Rodyti trumpą aprašą

dc.contributor.authorBelovas, Igoris
dc.date.accessioned2023-09-18T19:02:39Z
dc.date.available2023-09-18T19:02:39Z
dc.date.issued2019
dc.identifier.urihttps://etalpykla.vilniustech.lt/handle/123456789/134604
dc.description.abstractIn this paper we perform a statistical analysis of the returns of Baltic market indices. We construct symmetric a-stable, non-standardized Student’s t and normal-inverse Gaussian models, using maximum likelihood method for the estimation of the parameters of the models. The adequacy of the modeling is evaluated with the Kolmogorov tests for composite hypothesis. The results of the study indicate that the normal-inverse Gaussian model provides the best overall fit for the data.eng
dc.format.extentp. 144-147
dc.format.mediumtekstas / txt
dc.language.isoeng
dc.source.urihttp://elib.bsu.by/handle/123456789/233315
dc.source.urihttps://talpykla.elaba.lt/elaba-fedora/objects/elaba:39796103/datastreams/COVER/content
dc.titleModeling Baltic market indices: a comparison of models
dc.typeStraipsnis recenzuotame konferencijos darbų leidinyje / Paper published in peer-reviewed conference publication
dcterms.references9
dc.type.pubtypeP1d - Straipsnis recenzuotame konferencijos darbų leidinyje / Article published in peer-reviewed conference proceedings
dc.contributor.institutionVilniaus universitetas Vilniaus Gedimino technikos universitetas
dc.contributor.facultyFundamentinių mokslų fakultetas / Faculty of Fundamental Sciences
dc.subject.researchfieldN 001 - Matematika / Mathematics
dc.subject.vgtuprioritizedfieldsFM0101 - Fizinių, technologinių ir ekonominių procesų matematiniai modeliai / Mathematical models of physical, technological and economic processes
dc.subject.ltspecializationsL106 - Transportas, logistika ir informacinės ir ryšių technologijos (IRT) / Transport, logistic and information and communication technologies
dc.subject.enfinancial engineering
dc.subject.enstable distributions
dc.subject.enmathematical modeling
dcterms.sourcetitleComputer data analysis and modeling: stochastics and data science : proceedings of the XII international conference, Minsk, September 18-22, 2019
dc.publisher.nameBelarusian State University
dc.publisher.cityMinsk
dc.identifier.elaba39796103


Šio įrašo failai

FailaiDydisFormatasPeržiūra

Su šiuo įrašu susijusių failų nėra.

Šis įrašas yra šioje (-se) kolekcijoje (-ose)

Rodyti trumpą aprašą