Поиск по каталогу |
(строгое соответствие)
|
- Профессиональная
- Научно-популярная
- Художественная
- Публицистика
- Детская
- Искусство
- Хобби, семья, дом
- Спорт
- Путеводители
- Блокноты, тетради, открытки
Financial Derivatives: Implications for the Indian Capital Market. Impact & Implications of Financial Derivatives
В наличии
Местонахождение: Алматы | Состояние экземпляра: новый |
Бумажная
версия
версия
Автор: Sunita Narang
ISBN: 9783659518713
Год издания: 2014
Формат книги: 60×90/16 (145×215 мм)
Количество страниц: 264
Издательство: LAP LAMBERT Academic Publishing
Цена: 51267 тг
Положить в корзину
Способы доставки в город Алматы * комплектация (срок до отгрузки) не более 2 рабочих дней |
Самовывоз из города Алматы (пункты самовывоза партнёра CDEK) |
Курьерская доставка CDEK из города Москва |
Доставка Почтой России из города Москва |
Аннотация: Capital market volatility is a significant indicator of effect of derivative trading. High volatility can cause mis-allocation of resources in spot market and lead to losses. In extreme case, it can destabilize the market to an extent that a crisis-like situation can develop. Hence, regulators and policy makers in India have always been interested in knowing the status of volatility, especially, after introduction of derivative trading in India. This work proposes to use GARCH and three asymmetric models viz., TGARCH, EGARCH, PGARCH models to evaluate the long-term impact and implications of derivatives. It gives a comprehensive analysis of impact of derivatives and its expiration on all the three popular variables of capital market, viz., return, volume and volatility using both primary and secondary data. Not only this, we also explore the impact on inter-play of these variables, i.e., we also explore the volume-return link, volume-volatility link and risk-return relationship.
Ключевые слова: Sub-Prime Crisis, EGARCH, Leverage effect, TGARCH, conditional volatility, Indian Capital Market, PGARCH, Risk-return relationship, Expiration Effect, National Stock Exchange of India, GARCH-In-Mean Models