Titel: Non-Commutative Probability Theory and Applications in Finance
Sonstige Titel: Nicht-kommutative Wahrscheinlichkeitstheorie und Anwendungen in Finanzwirtschaft
Sprache: Englisch
Autor*in: Breitig, Marco
Schlagwörter: Non-Commutative Probability; Covariance Estimation; Covariance Matrix; Random Matrix Theory; VARMA; VARFIMA
Erscheinungsdatum: 2019-06-19
Tag der mündlichen Prüfung: 2020-01-23
Zusammenfassung: 
We introduce non-commutative probability theory as a tool to analyse sample covariance matrices. We develop the theory necessary for derivation of the spectral distribution of covariance matrix estimates of VARMA(p, q) random matrix models and introduce an extension to VARFIMA(p, d, q) random matrix models. The relationship between sample covariance matrices and there population counterparts are investigated. Specifically, we showcase efficient algorithms for calculating various VARMA(p, q) spectral densities.

Both model classes are implemented so that parameter estimation is possible. For a feasible subset of a high-dimensional data set of stock returns we estimate the model parameters for VARMA(1, 1) random matrix models.
URL: https://ediss.sub.uni-hamburg.de/handle/ediss/8798
URN: urn:nbn:de:gbv:18-ediss-89822
Dokumenttyp: Dissertation
Betreuer*in: Stahlecker, Peter
Enthalten in den Sammlungen:Elektronische Dissertationen und Habilitationen

Dateien zu dieser Ressource:
Datei Beschreibung GrößeFormat  
Dissertation.pdfDissertation Marco Breitig2.74 MBAdobe PDFÖffnen/Anzeigen
Zur Langanzeige

Info

Seitenansichten

101
Letzte Woche
Letzten Monat
geprüft am 23.09.2021

Download(s)

63
Letzte Woche
Letzten Monat
geprüft am 23.09.2021
Werkzeuge

Google ScholarTM

Prüfe