Search In this Thesis
   Search In this Thesis  
العنوان
Multivariate generalized autoregressive conditional heteroscedasticity modeling and forecasting in the presence of outliers with various error distributions and various robust estimates :
المؤلف
Elkholy, Mona Samy.
هيئة الاعداد
باحث / مني سامي عبد الحميد الخولي
مشرف / بهجت محمود ثابت
مشرف / محمد علي إسماعيل
مشرف / هند عبد الغفار عودة
مناقش / عبد الله محمد عبد الفتاح
مناقش / السيد أحمد الشربيني
الموضوع
الإحصاء.
تاريخ النشر
2018
عدد الصفحات
1v. (various paging) :
اللغة
الإنجليزية
الدرجة
الدكتوراه
التخصص
الإحصاء والاحتمالات
تاريخ الإجازة
22/2/2018
مكان الإجازة
جامعة بورسعيد - كلية التجارة ببورسعيد - الإحصاء والرياضيات والتأمين
الفهرس
Only 14 pages are availabe for public view

from 302

from 302

Abstract

This thesis reviews GARCH modeling and robust estimation and proposes a robust estimation method for the DCC-GARCH model based on adaptive HBR Rank-based estimation. this robust methods better estimates the volatilities of a set of financial assets in the presence of outliers. the thesis presents an empirical study of the robust method along with simulation results to explore the characteristics of the robust method estimation. for better evaluation of the robust methods, the thesis also examines the distribution structure of financial markets main indices data. the thesis also discusses possible future topics and research in this field of syudy.