Поиск по каталогу |
(строгое соответствие)
|
- Профессиональная
- Научно-популярная
- Художественная
- Публицистика
- Детская
- Искусство
- Хобби, семья, дом
- Спорт
- Путеводители
- Блокноты, тетради, открытки
Parameter & Variable-Selection Uncertainty in Asset Allocation.
В наличии
Местонахождение: Алматы | Состояние экземпляра: новый |
Бумажная
версия
версия
Автор: Marios Lioutas
ISBN: 9783659953804
Год издания: 2016
Формат книги: 60×90/16 (145×215 мм)
Количество страниц: 116
Издательство: LAP LAMBERT Academic Publishing
Цена: 30038 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: This book focuses on the problem of finding the optimal allocation strategy in a financial portfolio, using an econometric point of view. Its main contribution is the investigation of a new Bayesian approach for the portfolio choice. Markov Chain Monte Carlo (MCMC) algorithm, recently proposed in the Bayesian literature, is introduced and applied for a decision-theoretic approach of the optimal weight asset allocation strategy. In particular, the Gibbs sampler proposed by Korobilis (2013) is used in order to estimate the parameters of econometric models for finding the optimal portfolio of an investor. The proposed approach, except for the parameter uncertainty, takes into account the variable-selection uncertainty. More precisely, a computationally efficient algorithm for variable selection is proposed and the approach is compared with the ones in the relevant econometric literature for a managed decision-theoretic portfolio construction.
Ключевые слова: Asset Allocation, quantitative finance, VaR, Bayesian Econometrics