Connexion
S'inscrire
Réinitialiser le mot de passe
Publier & Distribuer
Solutions d'édition
Solutions de distribution
Thèmes
Publications
Journaux
Livres
Comptes-rendus
Éditeurs
Blog
Contact
Chercher
Panier
EUR
USD
GBP
Français
English
Deutsch
Polski
Español
Français
Italiano
Home
Journaux
Business Systems Research Journal
Édition 9 (2018): Edition 2 (July 2018)
Accès libre
Neural Network Approach in Forecasting Realized Variance Using High-Frequency Data
Josip Arnerić
Josip Arnerić
,
Tea Poklepović
Tea Poklepović
et
Juin Wen Teai
Juin Wen Teai
| 28 juil. 2018
Business Systems Research Journal
Édition 9 (2018): Edition 2 (July 2018)
À propos de cet article
Article précédent
Article suivant
Résumé
Références
Auteurs
Articles dans cette édition
Aperçu
PDF
Citez
Partagez
Publié en ligne:
28 juil. 2018
Pages:
18 - 34
Reçu:
29 janv. 2018
Accepté:
21 avr. 2018
DOI:
https://doi.org/10.2478/bsrj-2018-0016
Mots clés
high-frequency data
,
realized variance
,
nonlinearity
,
long memory
,
jumps
,
leverage
,
feedforward neural networks
,
Heterogeneous AutoRegressive model
© 2018 Josip Arnerić, published by Sciendo
This work is licensed under the Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 License.
Josip Arnerić
Faculty of Economics and Business, University of Zagreb,
Zagreb, Croatia
Tea Poklepović
Faculty of Economics, Business and Tourism, University of
Split, Croatia
Juin Wen Teai
National University of
Singapore, Singapore