...
首页> 外文期刊>Physica, A. Statistical mechanics and its applications >Local normalization: Uncovering correlations in non-stationary financial time series
【24h】

Local normalization: Uncovering correlations in non-stationary financial time series

机译:局部规范化:发现非固定财务时间序列中的相关性

获取原文
获取原文并翻译 | 示例
           

摘要

The measurement of correlations between financial time series is of vital importance for risk management. In this paper we address an estimation error that stems from the non-stationarity of the time series. We put forward a method to rid the time series of local trends and variable volatility, while preserving cross-correlations. We test this method in a Monte Carlo simulation, and apply it to empirical data for the S&P 500 stocks.
机译:财务时间序列之间的相关性度量对于风险管理至关重要。在本文中,我们解决了由于时间序列的非平稳性引起的估计误差。我们提出了一种方法来消除局部趋势和可变波动率的时间序列,同时保留互相关性。我们在蒙特卡洛模拟中测试此方法,并将其应用于标准普尔500指数股票的经验数据。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号