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World File Search System波动率
“股价的波动” -IJRPR
1。1.跨性波动模式：分析显示，价格和数量之间股票市场的波动性增长时期，在整个研究期间表现出适度的波动性，偶尔出现尖峰。2。2.市场情绪：社交媒体情绪的分析表明，增加的负面情绪与更高的波动相关。VIX索引与标准普尔500的挥发性有很强的正相关。”3。3.挥发性聚类：GARCH（1,1）模型证实了挥发性聚类的存在，表明高波动率的周期往往会随后发生更高的波动性。自相关测试显示出挥发性的持久性。4。波动性和风险：β值较高的库存表现出较高的波动性。在波动性和风险溢价之间观察到正相关关系。
全球X Insights 2024选举：解锁新兴市场的潜在机会
Trevor Yates tyates@globalxetfs.com日期：2024年2月21日主题：新兴市场超过全球人口的40％以上，占全球GDP的一半以上，近80％的全球市场上限，将在2024年前往民意测验，可能会在2024年进行民意调查，并可能使政治上的头条新闻和潜在的变革和潜在的变化和潜在的变化融为一年。1,2历史告诉我们，政治可以对一个国家的经济和股票市场前景产生巨大影响，这是希腊和阿根廷最近的发展强调的。2024年的选举周期有可能具有极大的决定性，而地缘政治紧张局势保持较高，并且我们目睹了日益增长的两极分化和持续的经济不确定性。尽管预期波动率，但我们看到了乐观的余地，尤其是在新兴市场（EMS）中。关键要点
审查到电力补偿框架-AEMC
○该框架应在各州之间可以预测和一致，索赔人清楚地意识到他们有权获得的报酬，并能够实时对这些权利进行合理的估计。●当前的NEM不是容量市场，而是一个仅能能源市场。引入发电机的义务向市场提供能力不符与NEM的基本前提不一致（即。发电机被补偿其输出，而不是其可用性）。此外，产能市场将激励发电机采购能力，而不提供提供自由产能的义务。●NEM的仅能量结构意味着发电机，尤其是容量相对较低的因素的发电机依靠波动率来收回其固定成本。重点是其短期边际成本的薪酬安排不会弥补发电机的固定成本。●重新考虑与补偿框架相关的角色和责任时，应选择最有效的方法，既及时又有效。
aps-kapital-plus-17-供应 -
重要：这是APS多资产总资产策略的特征的摘要6％波动率目标欧元超额回报策略2，因此不一定完成。该文档应与APS Kapital Plus 17的术语表和关键信息文档一起阅读，该文档可以在www.apsbank.com.mt/kapital-plus/上访问。概述APS多资产策略6％波动率目标EUR超额回报策略（“指数”）是由Goldman Sachs International设计的基于综合规则的专有指数，作为策略发起人，旨在为APS多资产策略6％波动性目标EUR策略1（“ ASSET”）提供合成的暴露。如果该指数对资产的暴露不等于100％，则差额将分配给概念现金资产。该指数以“超额回报”为基础计算，并确实在名义现金中应用合成利率回报。资产也是由高盛国际（Goldman Sachs International）设计的基于综合规则的专有指数，该指数可针对APS多资产管理托管欧洲策略1号（“托管策略”）的绩效进行动荡。波动性调整功能的效果是，如果对托管策略实现的指定措施的指定措施将偏离预定的波动性目标（“波动性目标”），则通过分配对托管策略的实现的指定措施，将资产暴露于托管策略的绩效中。资产分配给托管策略的权重每天都重新平衡，并且要受到限制（“最大权重”）。通过扣除重新平衡成本来降低资产的价值（“资产价值”）。如果资产对托管策略的曝光率不等于100％，则差额将分配给概念现金资产（“现金资产”）。托管策略旨在为一篮子基础资产的绩效提供合成的曝光，并由其相关数量加权。在受某些限制的前提下，收获资产管理有限作为战略分配可能会定期更改此类数量。REAPS Asset Management Limited是APS银行PLC的子公司，有权获得0.35％P.A.的管理费，作为战略分配者。指数和资产均以欧元计价。
一代IM-Q4-2024-Global-equity-Investor-letter.pdf
大量研究发现，所有这些变化都在振奋金融市场。最近的一篇论文指出，被动投资的兴起“放大了价格变动，降低流动性，[创造]潜在的宏观经济无效的效率低下，并且[导致]在一些主要股票中的市场影响不相称”。 4克利福德·阿斯尼斯（Clifford Asness）的想法使我们对社交媒体更容易容易泡沫。5信息现在如此迅速地移动，以至于对公司的兴奋很容易就可以自身。国际货币基金组织的最新财务稳定报告指出，AI的兴起可能会导致“在压力下的市场速度和波动率提高，尤其是如果AI模型的交易策略都以类似的方式对震惊做出反应，或者以对不可预见的事件的响应而关闭”。 6
应对气候变化时代的自然灾害的财务影响
我们研究的目的是预测自然灾害可能造成的财务损失，以及它们的波动水平，超过1到15年。波动性可能会导致受到意外事件影响的公司的损益（P＆L）显着波动。为了实现这一目标，我们创建了一个新型的两因素方形模型，该模型使我们能够使用相关的布朗尼运动在发生频率和波动率之间建立相关性。此外，我们利用了广义的帕累托分布（GPD）来估计每种特定类型的自然灾害的风险价值（VAR）的最大潜在损失。为了确保我们的预测可靠性，我们将我们的结果与四个参考模型的结果进行了比较，并进行了回测分析。这种方法特别适合寻求维持稳定储量的保险公司，但也可以适用于容易受到极端事件的任何其他类型的业务，并旨在为其利益相关者提供一致的现金流量。
欧洲央行的定量宽松对加密货币的影响...
在本文中，我们研究了比特币与欧洲中央银行（ECB）非常规的政策之间的非线性联系。特别是，我们检查了量化宽松量的低利率环境是否间接鼓励投资者朝着比特币迈进。使用贝叶斯VAR模型与时变系数和随机波动率（TVP-BVAR-SV模型），我们比较了比特币对前期和covID后期期间阴影速率冲击的响应。此外，尽管不确定性较高和率低的速率环境，但比特币在Covid-19期间的反应表明，与前旋转前期相比，比特币的响应幅度较高。也就是说，投资者没有为了安全性和更高的回报而诉诸比特币。我们的发现可以归因于危机的前所未有的本质，投资者的不情愿和悲观主义以及比特币的不断变化的行为，而比特币的行为不再被视为避风港。