• Refine Query
  • Source
  • Publication year
  • to
  • Language
  • 29
  • 16
  • 14
  • 3
  • 3
  • 2
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • Tagged with
  • 85
  • 85
  • 18
  • 17
  • 16
  • 13
  • 12
  • 11
  • 9
  • 8
  • 8
  • 8
  • 8
  • 8
  • 7
  • About
  • The Global ETD Search service is a free service for researchers to find electronic theses and dissertations. This service is provided by the Networked Digital Library of Theses and Dissertations.
    Our metadata is collected from universities around the world. If you manage a university/consortium/country archive and want to be added, details can be found on the NDLTD website.
81

漲跌停板限制下之股票報酬機率分配

葉宜欣, Yeh, Yi-Shian Unknown Date (has links)
股票市場的報酬率相對於金融市埸是非常重要的,因為其背後的真實機率分配對各種資產定價及選擇權的評價模型都有決定性的影響。本文考慮台灣股票市埸具有漲跌停板的限制來驗證實證中股票報酬機率分配的「厚尾」的現象,希望透過我們的研究能對財務理論在國內金融市埸的應用有更進一步的了解。我們選定了常態分配、對數常態分配及一般化第二種貝它分配 (GB2)來當作是台灣股票報酬率的真實機率分配,以動差法比較再以概似比檢定法(LR test)選出一表現最好的機率分配。由選取的25支國內股票中發現一般化第二種貝它分配 (GB2)可以解釋偏態和峰態對報酬率的影響並且也是概似比檢定法所選出的最適報酬率分配,由此可知一般化第二種貝它分配 (GB2)較為適合作為台灣股票報酬的真實機率分配。
82

A Multi-Factor Stock Market Model with Regime-Switches, Student's T Margins, and Copula Dependencies

Berberovic, Adnan, Eriksson, Alexander January 2017 (has links)
Investors constantly seek information that provides an edge over the market. One of the conventional methods is to find factors which can predict asset returns. In this study we improve the Fama and French Five-Factor model with Regime-Switches, student's t distributions and copula dependencies. We also add price momentum as a sixth factor and add a one-day lag to the factors. The Regime-Switches are obtained from a Hidden Markov Model with conditional Student's t distributions. For the return process we use factor data as input, Student's t distributed residuals, and Student's t copula dependencies. To fit the copulas, we develop a novel approach based on the Expectation-Maximisation algorithm. The results are promising as the quantiles for most of the portfolios show a good fit to the theoretical quantiles. Using a sophisticated Stochastic Programming model, we back-test the predictive power over a 26 year period out-of-sample. Furthermore we analyse the performance of different factors during different market regimes.
83

Modelling of input data uncertainty based on random set theory for evaluation of the financial feasibility for hydropower projects / Modellierung unscharfer Eingabeparameter zur Wirtschaftlichkeitsuntersuchung von Wasserkraftprojekten basierend auf Random Set Theorie

Beisler, Matthias Werner 24 August 2011 (has links) (PDF)
The design of hydropower projects requires a comprehensive planning process in order to achieve the objective to maximise exploitation of the existing hydropower potential as well as future revenues of the plant. For this purpose and to satisfy approval requirements for a complex hydropower development, it is imperative at planning stage, that the conceptual development contemplates a wide range of influencing design factors and ensures appropriate consideration of all related aspects. Since the majority of technical and economical parameters that are required for detailed and final design cannot be precisely determined at early planning stages, crucial design parameters such as design discharge and hydraulic head have to be examined through an extensive optimisation process. One disadvantage inherent to commonly used deterministic analysis is the lack of objectivity for the selection of input parameters. Moreover, it cannot be ensured that the entire existing parameter ranges and all possible parameter combinations are covered. Probabilistic methods utilise discrete probability distributions or parameter input ranges to cover the entire range of uncertainties resulting from an information deficit during the planning phase and integrate them into the optimisation by means of an alternative calculation method. The investigated method assists with the mathematical assessment and integration of uncertainties into the rational economic appraisal of complex infrastructure projects. The assessment includes an exemplary verification to what extent the Random Set Theory can be utilised for the determination of input parameters that are relevant for the optimisation of hydropower projects and evaluates possible improvements with respect to accuracy and suitability of the calculated results. / Die Auslegung von Wasserkraftanlagen stellt einen komplexen Planungsablauf dar, mit dem Ziel das vorhandene Wasserkraftpotential möglichst vollständig zu nutzen und künftige, wirtschaftliche Erträge der Kraftanlage zu maximieren. Um dies zu erreichen und gleichzeitig die Genehmigungsfähigkeit eines komplexen Wasserkraftprojektes zu gewährleisten, besteht hierbei die zwingende Notwendigkeit eine Vielzahl für die Konzepterstellung relevanter Einflussfaktoren zu erfassen und in der Projektplanungsphase hinreichend zu berücksichtigen. In frühen Planungsstadien kann ein Großteil der für die Detailplanung entscheidenden, technischen und wirtschaftlichen Parameter meist nicht exakt bestimmt werden, wodurch maßgebende Designparameter der Wasserkraftanlage, wie Durchfluss und Fallhöhe, einen umfangreichen Optimierungsprozess durchlaufen müssen. Ein Nachteil gebräuchlicher, deterministischer Berechnungsansätze besteht in der zumeist unzureichenden Objektivität bei der Bestimmung der Eingangsparameter, sowie der Tatsache, dass die Erfassung der Parameter in ihrer gesamten Streubreite und sämtlichen, maßgeblichen Parameterkombinationen nicht sichergestellt werden kann. Probabilistische Verfahren verwenden Eingangsparameter in ihrer statistischen Verteilung bzw. in Form von Bandbreiten, mit dem Ziel, Unsicherheiten, die sich aus dem in der Planungsphase unausweichlichen Informationsdefizit ergeben, durch Anwendung einer alternativen Berechnungsmethode mathematisch zu erfassen und in die Berechnung einzubeziehen. Die untersuchte Vorgehensweise trägt dazu bei, aus einem Informationsdefizit resultierende Unschärfen bei der wirtschaftlichen Beurteilung komplexer Infrastrukturprojekte objektiv bzw. mathematisch zu erfassen und in den Planungsprozess einzubeziehen. Es erfolgt eine Beurteilung und beispielhafte Überprüfung, inwiefern die Random Set Methode bei Bestimmung der für den Optimierungsprozess von Wasserkraftanlagen relevanten Eingangsgrößen Anwendung finden kann und in wieweit sich hieraus Verbesserungen hinsichtlich Genauigkeit und Aussagekraft der Berechnungsergebnisse ergeben.
84

Metodika zabezpečování optimální přesnosti měření v souladu s metrologickou konfirmací / The Optimal Accuracy of Measurement Assurance in Accordance with Metrological Confirmation

Frank, Petr January 2009 (has links)
This thesis deals with the evaluation of accuracy of measurement and achieving the required accuracy level. This includes global analysis of the uncertainty evaluation, the calibration interval design and the creation of confirmation system. Basis of this work is in identification of all possible problems, which may occur during evaluation of accuracy and achieving the required accuracy level. The analysis is followed by suggested solutions for identified problems. It means namely the selection of probability distribution in case of uncertainty type A, evaluation of degrees of freedom in case of uncertainty type B, nonlinear correlation of input values, evaluation of coverage factor, the choice of method for calibration interval design and the procedure for meeting all metrological confirmation requirements. The last part of the thesis is practical measurement and result evaluation in the field of surge protection devices. This chapter demonstrates conclusions from the syntactical part.
85

Modelling of input data uncertainty based on random set theory for evaluation of the financial feasibility for hydropower projects

Beisler, Matthias Werner 25 May 2011 (has links)
The design of hydropower projects requires a comprehensive planning process in order to achieve the objective to maximise exploitation of the existing hydropower potential as well as future revenues of the plant. For this purpose and to satisfy approval requirements for a complex hydropower development, it is imperative at planning stage, that the conceptual development contemplates a wide range of influencing design factors and ensures appropriate consideration of all related aspects. Since the majority of technical and economical parameters that are required for detailed and final design cannot be precisely determined at early planning stages, crucial design parameters such as design discharge and hydraulic head have to be examined through an extensive optimisation process. One disadvantage inherent to commonly used deterministic analysis is the lack of objectivity for the selection of input parameters. Moreover, it cannot be ensured that the entire existing parameter ranges and all possible parameter combinations are covered. Probabilistic methods utilise discrete probability distributions or parameter input ranges to cover the entire range of uncertainties resulting from an information deficit during the planning phase and integrate them into the optimisation by means of an alternative calculation method. The investigated method assists with the mathematical assessment and integration of uncertainties into the rational economic appraisal of complex infrastructure projects. The assessment includes an exemplary verification to what extent the Random Set Theory can be utilised for the determination of input parameters that are relevant for the optimisation of hydropower projects and evaluates possible improvements with respect to accuracy and suitability of the calculated results. / Die Auslegung von Wasserkraftanlagen stellt einen komplexen Planungsablauf dar, mit dem Ziel das vorhandene Wasserkraftpotential möglichst vollständig zu nutzen und künftige, wirtschaftliche Erträge der Kraftanlage zu maximieren. Um dies zu erreichen und gleichzeitig die Genehmigungsfähigkeit eines komplexen Wasserkraftprojektes zu gewährleisten, besteht hierbei die zwingende Notwendigkeit eine Vielzahl für die Konzepterstellung relevanter Einflussfaktoren zu erfassen und in der Projektplanungsphase hinreichend zu berücksichtigen. In frühen Planungsstadien kann ein Großteil der für die Detailplanung entscheidenden, technischen und wirtschaftlichen Parameter meist nicht exakt bestimmt werden, wodurch maßgebende Designparameter der Wasserkraftanlage, wie Durchfluss und Fallhöhe, einen umfangreichen Optimierungsprozess durchlaufen müssen. Ein Nachteil gebräuchlicher, deterministischer Berechnungsansätze besteht in der zumeist unzureichenden Objektivität bei der Bestimmung der Eingangsparameter, sowie der Tatsache, dass die Erfassung der Parameter in ihrer gesamten Streubreite und sämtlichen, maßgeblichen Parameterkombinationen nicht sichergestellt werden kann. Probabilistische Verfahren verwenden Eingangsparameter in ihrer statistischen Verteilung bzw. in Form von Bandbreiten, mit dem Ziel, Unsicherheiten, die sich aus dem in der Planungsphase unausweichlichen Informationsdefizit ergeben, durch Anwendung einer alternativen Berechnungsmethode mathematisch zu erfassen und in die Berechnung einzubeziehen. Die untersuchte Vorgehensweise trägt dazu bei, aus einem Informationsdefizit resultierende Unschärfen bei der wirtschaftlichen Beurteilung komplexer Infrastrukturprojekte objektiv bzw. mathematisch zu erfassen und in den Planungsprozess einzubeziehen. Es erfolgt eine Beurteilung und beispielhafte Überprüfung, inwiefern die Random Set Methode bei Bestimmung der für den Optimierungsprozess von Wasserkraftanlagen relevanten Eingangsgrößen Anwendung finden kann und in wieweit sich hieraus Verbesserungen hinsichtlich Genauigkeit und Aussagekraft der Berechnungsergebnisse ergeben.

Page generated in 0.0261 seconds