Publicações Artigos Refereed A Probabilidade Reverse Sampler da Distribuição Posterior, (com Jean-Jacques Forneron, 2016) pdf Advances in Econometrics Vol. 36, p.389-415. FRED-MD: Uma base de dados mensal para pesquisa Macreconomic (com Michael McCracken, 061) pdf Revista de Negócios e Estatistas Econômicos, baixar dados aqui Estimativa de distância mínima de modelos dinâmicos com erros em variáveis (com N. Gospodinov e I. Komunjer, 0814, Revista econômica, 34, 1141-1171 pdf Incerteza de medição (com K. Jurado e S. Ludvigson, (2015) American Economic Review, 105: 3, 1177-1216) pdf nbspnbspnbsp Série de Incerteza nbspnbsp Dados de macro Estimativa de distância mínima de modelos de média móvel possivelmente não reversíveis (com N. Gospodinov, 2015, Journal of Business and Economic Statistics, 33: 3, p.403-417 ) Pdf Boosting Recessions (2014), Canadian Journal of Economics 47: 1, p.1-34) pdf Erros de medição em modelos dinâmicos (2014, com I. 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Gospodinov, 0313, Revisão de Economia e Estatística) pdf e codificações do código Matlab para dados persistentes e possivelmente não estacionários com propriedades clássicas (2012, com Yuriy Gorodnichenko e Anna Mikusheva ), Teoria econométrica, 28, p.1003-1036 pdf e on-line appendixEstimação de Modelos de Dados de Painel com Heterogeneidade de Parâmetros Quando a Membresia do Grupo é Desconhecida (2012, com CC Lin) Journal of Economic Methods, 1, p.42-55 pdf e Código Matlab Identificação Dinâmica de Modelos DSGE (2011, com I. Komunjer), Econometrica, 79: 6, 1995-2032 pdf e supp. Arquivo Mais detalhes e código Matlab A Análise de Factores da Dinâmica do Mercado de Habitação nos EUA e nas Regiões (com E. Moench, 2011, Journal de Econometria, 14, C1-C24. Pdf Estimaton de Modelos DSGE quando os Dados são Persistentes (2010), Com Yuriy Gorodnichenko, Journal of Monetary Economics, 57, p.325-340. 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No livro que estou lendo atualmente, o autor fornece retornos mensais para um estoque específico e, em seguida, foram convidados a calcular o retorno esperado para os próximos meses. Minha pergunta é essa, se eu tiver dados históricos abertos para um estoque em particular, como uso essas informações para calcular os retornos. Uma vez que o retorno é baseado no preço da ação quando o estoque foi comprado e o preço quando foi vendido, Im Não tenho certeza exatamente como seria o cálculo. Perguntou 6 de julho 11 às 23:06 Mesmo que não seja precisamente a questão, acho que a questão levanta outra questão, o que é o quot. Os retornos passados fornecem uma boa estimativa de retornos futuros. Esses algos de alocação de protótipo são bons, mas IMO é um pouco fácil Para assumir que temos uma boa estimativa dos retornos. Se você me fornecer uma boa estimativa do retorno futuro, deixe-me gerenciar seu dinheiro, não é muito difícil. Em vez de se concentrar nisso, não devemos concentrar-nos em como prever os retornos ndash RockScience 8 de julho 11 às 2:42 RockScience: sim, eu já ouvi a mesma pergunta perguntada muitas vezes, e vi em muitos textos as dificuldades de confiar no passado retornar para Estimar ganhos futuros. Embora esteja ciente de algumas dessas armadilhas, estou apenas começando neste campo e, então, ter uma compreensão de algumas das técnicas, mesmo que fora de moda, me dá algo para me cortar os dentes. Embora estejamos no assunto, você conhece quaisquer bons recursos (links, livros, etc.) que discutem como prever os retornos. É esse o tipo de problema que a análise da série de tempo seria usada para ndash miggety 11 de julho 11 em 21: 52 migração: não há uma melhor técnica para prever os retornos. É a parte mais difícil do seu modelo. Alguns tomam decisões discricionárias, outros confiam na aprendizagem de máquinas como Deus. Há muitas coisas diferentes para explorar. E sim, definitivamente a análise de séries temporais é uma boa base para esse problema. Boa sorte ndash RockScience 12 de julho 11 às 0:56
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