1 resultado para Old Statistical Account
em Repositório digital da Fundação Getúlio Vargas - FGV
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- Biblioteca de Teses e Dissertações da USP (1)
- Biblioteca Digital da Produção Intelectual da Universidade de São Paulo (BDPI/USP) (102)
- Biblioteca Virtual del Sistema Sanitario Público de Andalucía (BV-SSPA), Junta de Andalucía. Consejería de Salud y Bienestar Social, Spain (9)
- Biodiversity Heritage Library, United States (57)
- BORIS: Bern Open Repository and Information System - Berna - Suiça (13)
- Bulgarian Digital Mathematics Library at IMI-BAS (1)
- CentAUR: Central Archive University of Reading - UK (4)
- CiencIPCA - Instituto Politécnico do Cávado e do Ave, Portugal (3)
- Coffee Science - Universidade Federal de Lavras (1)
- Comissão Econômica para a América Latina e o Caribe (CEPAL) (6)
- Consorci de Serveis Universitaris de Catalunya (CSUC), Spain (35)
- Cor-Ciencia - Acuerdo de Bibliotecas Universitarias de Córdoba (ABUC), Argentina (3)
- Corvinus Research Archive - The institutional repository for the Corvinus University of Budapest (1)
- Digital Commons - Michigan Tech (1)
- DigitalCommons@The Texas Medical Center (2)
- DigitalCommons@University of Nebraska - Lincoln (1)
- Doria (National Library of Finland DSpace Services) - National Library of Finland, Finland (2)
- DRUM (Digital Repository at the University of Maryland) (1)
- eResearch Archive - Queensland Department of Agriculture; Fisheries and Forestry (1)
- Galway Mayo Institute of Technology, Ireland (2)
- Georgian Library Association, Georgia (2)
- Harvard University (4)
- Illinois Digital Environment for Access to Learning and Scholarship Repository (1)
- Institute of Public Health in Ireland, Ireland (20)
- Instituto Politécnico do Porto, Portugal (30)
- Instituto Superior de Psicologia Aplicada - Lisboa (1)
- Iowa Publications Online (IPO) - State Library, State of Iowa (Iowa), United States (101)
- Lume - Repositório Digital da Universidade Federal do Rio Grande do Sul (1)
- Martin Luther Universitat Halle Wittenberg, Germany (6)
- Memoria Académica - FaHCE, UNLP - Argentina (3)
- National Center for Biotechnology Information - NCBI (1)
- QSpace: Queen's University - Canada (1)
- ReCiL - Repositório Científico Lusófona - Grupo Lusófona, Portugal (2)
- Repositório Aberto da Universidade Aberta de Portugal (1)
- Repositório Científico da Universidade de Évora - Portugal (2)
- Repositório Científico do Instituto Politécnico de Lisboa - Portugal (34)
- Repositório da Produção Científica e Intelectual da Unicamp (27)
- Repositório da Universidade Federal do Espírito Santo (UFES), Brazil (1)
- Repositório digital da Fundação Getúlio Vargas - FGV (1)
- Repositório do Centro Hospitalar de Lisboa Central, EPE - Centro Hospitalar de Lisboa Central, EPE, Portugal (7)
- Repositório Institucional UNESP - Universidade Estadual Paulista "Julio de Mesquita Filho" (12)
- RUN (Repositório da Universidade Nova de Lisboa) - FCT (Faculdade de Cienecias e Technologia), Universidade Nova de Lisboa (UNL), Portugal (43)
- Scielo España (1)
- Scielo Saúde Pública - SP (121)
- Scottish Institute for Research in Economics (SIRE) (SIRE), United Kingdom (5)
- Universidad del Rosario, Colombia (1)
- Universidad Politécnica de Madrid (2)
- Universidade Complutense de Madrid (1)
- Universidade do Minho (21)
- Universidade dos Açores - Portugal (4)
- Universidade Federal do Pará (1)
- Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN) (2)
- Universitätsbibliothek Kassel, Universität Kassel, Germany (1)
- Université de Lausanne, Switzerland (118)
- Université de Montréal, Canada (6)
- Université Laval Mémoires et thèses électroniques (1)
- University of Michigan (69)
- University of Queensland eSpace - Australia (84)
- University of Southampton, United Kingdom (1)
Resumo:
Atypical points in the data may result in meaningless e±cient frontiers. This follows since portfolios constructed using classical estimates may re°ect neither the usual nor the unusual days patterns. On the other hand, portfolios constructed using robust approaches are able to capture just the dynamics of the usual days, which constitute the majority of the business days. In this paper we propose an statistical model and a robust estimation procedure to obtain an e±cient frontier which would take into account the behavior of both the usual and most of the atypical days. We show, using real data and simulations, that portfolios constructed in this way require less frequent rebalancing, and may yield higher expected returns for any risk level.