Cilj ovog rada je istražiti koji se od predloženih parametarskih modela za procjenu
funkcije gustoće neutralne na rizik, Black-Scholes Merton model, kombinacija
dvije log-normalne distribucije ili ...generalizirana beta distribucija, najbolje
prilagođava stvarnim podacima. Najbolji model od navedenih dalje se koristi kako
bi se opisale karakteristike (momenti) ex ante distribucije vjerojatnosti. Rezultati
empirijskog istraživanja sugeriraju da bez obzira koji parametarski model
koristili, najbolja prilagodba podacima je uvijek s kraćim rokom dospijeća.
Uspoređujući modele u kratkom roku, model koji kombinira dvije log-normalne
distribucije ima statistički značajno najnižu srednju kvadratnu pogrešku. Na
temelju usporedbe rezultata u parovima glavni je zaključak da je kombinacija dvije
log-normalne distribucije superiorna u odnosu na ostale parametarske modele te
se pokazala fleksibilnom u opisivanju opaženih karakteristika promatrane
financijske imovine, kao što su asimetrija i zadebljani „repovi” implicirane
distribucije vjerojatnosti.
Full text
Available for:
CEKLJ, NUK, ODKLJ, UL, UM, UPUK
Load filters
No result was selected!
Please select the results that you wish to export.
The search was successfully saved.
Editing
The search could not be saved.
Saved searches can be viewed in the list My searches.
The changes made to the saved search were saved successfully.
Save search
Shelf entry
No result was selected!
Adding material to shelf was successful.
Adding material to shelf was partly successful.
Adding material to shelf failed completely.
It was not necessary to add the material to the shelf.
Please select the results that you want to put on shelf!
On shelf the following records have been successfully added:
On shelf the following records have been successfully added:
