• English
    • العربية
  • English
  • تسجيل الدخول
  • جامعة قطر
  • مكتبة جامعة قطر
  •  الصفحة الرئيسية
  • الوحدات والمجموعات
  • المساعدة
    • إرسال الأعمال الأكاديمية
    • سياسات الناشر
    • أدلة المستخدم
    • الأسئلة الأكثر تكراراً
  • عن المستودع الرقمي
    • الرؤية والرسالة
عرض التسجيلة 
  •   مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر
  • المستودع الرقمي لجامعة قطر
  • أكاديمية
  • رسائل الماجستير وأطروحات الدكتوراه
  • كلية الآداب والعلوم
  • الرياضيات والإحصاء والفيزياء
  • عرض التسجيلة
  • مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر
  • المستودع الرقمي لجامعة قطر
  • أكاديمية
  • رسائل الماجستير وأطروحات الدكتوراه
  • كلية الآداب والعلوم
  • الرياضيات والإحصاء والفيزياء
  • عرض التسجيلة
  •      
  •  
    JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

    VOLATILITY ESTIMATION IN MISSING AT RANDOM HIGH-FREQUENCY FINANCIAL TIME SERIES

    Thumbnail
    عرض / فتح
    Feriel Achaibou_OGSApprovedThesis.pdf (16.13Mb)
    التاريخ
    2023-06
    المؤلف
    ACHAIBOU, FERIEL
    البيانات الوصفية
    عرض كامل للتسجيلة
    الملخص
    More than 15 years ago, the capital markets have seen significant development, introducing high-frequency trading and a shift of market towards high-frequency and algorithm trading. It was always believed that high-frequency trading and automated trading were source price shocks and rising of volatility. Therefore, more interest was recently given in modeling the volatility with high-frequency financial data. However, financial data can still be missing despite modern technology that allows data collection on a very fine time scale. Thus, this thesis focuses on the estimation of regression and volatility functions based on missing data using a nonparametric heteroscedastic regression model. A Nadaraya-Watson type estimator is used when the response variable is a real-valued random variable and subject to missing at random mechanism, while the predictor is a completely observed infinite-dimensional (functional) random variable. Based on the observed data, we first introduce a simplified, as well as inverse probability weighted, estimators. Second, these initial estimators are used to impute missing values and define estimators of the regression and volatility operators based on imputed data. Third, the performance of the proposed estimators is assessed using simulated data. Finally, an application to the estimation and forecasting of the daily volatility of Brent Oil Price returns conditionally to 1-minute frequency daily Natural Gas returns curves is also investigated.
    DOI/handle
    http://hdl.handle.net/10576/47659
    المجموعات
    • الرياضيات والإحصاء والفيزياء [‎35‎ items ]

    entitlement


    مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر هو مكتبة رقمية تديرها مكتبة جامعة قطر بدعم من إدارة تقنية المعلومات

    اتصل بنا | ارسل ملاحظاتك
    اتصل بنا | ارسل ملاحظاتك | جامعة قطر

     

     

    الصفحة الرئيسية

    أرسل عملك التابع لجامعة قطر

    تصفح

    محتويات مركز المجموعات الرقمية
      الوحدات والمجموعات تاريخ النشر المؤلف العناوين الموضوع النوع اللغة الناشر
    هذه المجموعة
      تاريخ النشر المؤلف العناوين الموضوع النوع اللغة الناشر

    حسابي

    تسجيل الدخول

    إحصائيات

    عرض إحصائيات الاستخدام

    عن المستودع الرقمي

    الرؤية والرسالة

    المساعدة

    إرسال الأعمال الأكاديميةسياسات الناشرأدلة المستخدمالأسئلة الأكثر تكراراً

    مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر هو مكتبة رقمية تديرها مكتبة جامعة قطر بدعم من إدارة تقنية المعلومات

    اتصل بنا | ارسل ملاحظاتك
    اتصل بنا | ارسل ملاحظاتك | جامعة قطر

     

     

    Video