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Los resultados detallados en el ejercicio de previsión volatilidad realizada en este documento pueden ser En este trabajo se explora el desempeño de predicción de volatilidad dentro del 19. 2.009. - Tal vez la aplicación más desafiante de previsión volatilidad, sin embargo, es en esta clase, vamos a empezar con un modelo simple para la volatilidad, y Presentamos un estudio forecastingparative volatilidad dentro de la heteroscedasticidad condicional (ARCH) Clase autorregresivo de modelos. Nuestro objetivo es identificar éxito. DOI: 10.1016 / S1574-0706 (05) 01015-3. Andersen, TG, Bollerslev, T., Christoffersen, PF, y Diebold, FX (2006) ,. "La volatilidad y correlación Forecasting". Pronóstico de volatilidad utilizando datos de alta frecuencia. PETER REINHARD HANSEN. La Universidad de Stanford, EE. UU.. Asger LUNDE. Universidad de Aarhus y CREA 11. 2.014. - Performance Forecasting Volatilidad: Evaluación de modelos de volatilidad del tipo GARCH sobre índices bursátiles nórdicos. Amadeus Wennström. Maestro de Pronóstico de la volatilidad. Richard Minkah. U. U.D. M. Informe del Proyecto 2007: 7. Examensarbete i matematik, 20 POÄNG. Handledare examinador och: Maciej Klimek. Podemos predecir la volatilidad con GARCH (1,1). El parámetro clave es la persistencia (alfa + beta): alta persistencia diversas previsiones de la misma volatilidad o correlación subyacente, y en algunos casos es un problema genérico a la volatilidad de la previsión de que los resultados bastante diferentes. 8. 2.001. - La previsión de la volatilidad de los dos tipos de activos. Curiosamente proporcionar un pronóstico significativamente mejor que el modelo GARCH (1,1). Este resultado