Financial mathematics Research Papers - Academia.edu (original) (raw)

The paper represents the research of matching Hurst exponent to Elliott wave models for financial time series. It illustrates that there are some values of Hurst exponent which match the most efficient using of Elliot Wave Principle for... more

The paper represents the research of matching Hurst exponent to Elliott wave models for financial time series. It illustrates that there are some values of Hurst exponent which match the most efficient using of Elliot Wave Principle for time series prediction.
Keywords: wave models, Hurst exponent, financial time series, stock market, R/S-analysis

В статье рассмотрены основные положения теорий динамики рынков, в частности, гипотезы эффективного рынка, гипотезы когерентного рынка, гипотезы фрактального рынка и гипотезы синергетического рынка. Проанализированы инструменты... more

В статье рассмотрены основные положения теорий динамики рынков, в частности, гипотезы эффективного рынка, гипотезы когерентного рынка, гипотезы фрактального рынка и гипотезы синергетического рынка. Проанализированы инструменты фрактального рынка для принятия на их основе обоснованных инвестиционных решений. Приведены и обоснованы инструменты технического анализа, основанного на игре за трендом для прогнозирования динамики рынка, согласно гипотезе фрактального рынка, в частности, волновую модель Эллиотта и применения нейро-нечетких моделей.
Ключевые слова: эффективный рынок, когерентный рынок, фрактальный рынок, синергетический рынок, технический анализ

Investasi pada saham dianggap memiliki tingkat risiko yang lebih besar dibandingkan dengan alternatif investasi lain seperti obligasi, deposito, dan tabungan. Oleh karena itu, investor sangat membutuhkan informasi dari pergerakan indeks... more

Investasi pada saham dianggap memiliki tingkat risiko yang lebih besar dibandingkan dengan alternatif investasi lain seperti obligasi, deposito, dan tabungan. Oleh karena itu, investor sangat membutuhkan informasi dari pergerakan indeks harga saham pada Bursa Efek. Untuk melihat perkembangan pasar modal Indonesia salah satu indikator yang sering diguakan adalah Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG). IHSG dalam perkembangannya sangat rentan terhadap kondisi makro ekonomi secara umum. Penelitian ini bertujuan melihat bagaimana pengaruh faktor-faktor makro ekonomi yaitu nilai tukar rupih/USD (kurs), inflasi dan BI rate terhadap perubahaan nilai IHSG pada Bursa Efek Indonesia.Objek dalam penelitian ini adalah IHSG, nilai tukar rupih/USD (kurs), inflasi dan BI rate yang diambil dari statistik bulanan dengan nilai harga penutupan setiap bulan pada periode Januri 2011-Desember 2016. Data yang digunakan dalam peneitian ini adalah data sekunder yang diperoleh dari Bursa Efek Indonesia, dan sit...

The numerical methods form an important part of pricing options, especially in cases where there is no closed form analytic formula. The Monte Carlo method is one of the primary numerical methods that is currently used by financial... more

The numerical methods form an important part of pricing options, especially in cases where there is no closed form analytic formula. The Monte Carlo method is one of the primary numerical methods that is currently used by financial professionals for determining the price of options and security pricing problems with emphasis on improvement in efficiency. We discuss the pricing of exotic options with special emphasis on path dependent options, like Asian and lookback options. Monte Carlo simulation technique is very versatile in cases where there is no closed form analytical formula. This method is slow and time consuming but very flexible even for multi-dimensional problems and has proved to be a valuable and flexible computational tool in modern finance. We compare the result of the Monte Carlo method with the analytic Black-Scholes results and the exact values of the options.

A methodology to create statistical arbitrage in stock Index S&P500 is presented. A synthetic asset based on the cointegration relationship of the stocks with Index was constructed. In order to capture the dynamic of the market time... more

A methodology to create statistical arbitrage in stock Index S&P500 is presented. A synthetic asset based on the cointegration relationship of the stocks with Index was constructed. In order to capture the dynamic of the market time adaptive algorithms have been developed and discussed. The pair trading strategy was applied in different periods between S&P500 and synthetic asset and the results were evaluated. Different metrics have shown that the Multvariate Kalman Algorithm creates statistical arbitrage in index with much lower Maximum Drawdown and higher profit. The algorithm is neutral as the beta is close to zero and the Sharp Ratio remains high in all cases.

In this project, we implement two trading strategies. One is a statistical arbitrage strategy with sector ETFs. The other one involves S&P 500 index additions and deletions. Our statistical arbitrage strategy with sector ETFs utilizes the... more

In this project, we implement two trading strategies. One is a statistical arbitrage strategy with sector ETFs. The other one involves S&P 500 index additions and deletions. Our statistical arbitrage strategy with sector ETFs utilizes the multiple linear regression model and outperforms the S&P 500 index.
In the S&P 500 index additions and deletions strategy, we devise a set of trading strategies which seek pro bability based on event-driven arbitrage. The strategies exploit price movements from stock additions to the S&P 500 Index.

Perbedaan antara anuitas biasa (ordinary annuity) dan anuitas di muka (annuity due) adalah saat pembayaran pertama. Jika pada anuitas biasa, pembayaran pertama dimulai satu periode lagi, pembayaran pertama pada anuitas di muka adalah di... more

Perbedaan antara anuitas biasa (ordinary annuity) dan anuitas di muka (annuity due) adalah saat pembayaran pertama. Jika pada anuitas biasa, pembayaran pertama dimulai satu periode lagi, pembayaran pertama pada anuitas di muka adalah di awal periode atau pada hari ini.

Given the international recognition of the importance of financial literacy, the generally unsatisfactory results of international financial literacy tests for youth and adults, and the overlaps between financial literacy and mathematical... more

Given the international recognition of the importance of financial literacy, the generally unsatisfactory results of international financial literacy tests for youth and adults, and the overlaps between financial literacy and mathematical thinking, the need to better understand how and why it is taught is crucial. In this paper, we provide a beginning research contribution to financial education by examining the perspectives of three different stakeholders: teachers, business volunteer instructors, and middle school students to explore what students know about financial concepts and what teachers would like them to understand about financial matters.

PENYUSUTAN Penyusutan (depreciation) adalah alokasi biaya perolehan atau sebagian besar harga perolehan suatu aktiva tetap selama masa manfaat itu. Besar nilai yang dapat disusutkan adalah selisih antara harga perolehan dengan nilai sisa... more

PENYUSUTAN Penyusutan (depreciation) adalah alokasi biaya perolehan atau sebagian besar harga perolehan suatu aktiva tetap selama masa manfaat itu. Besar nilai yang dapat disusutkan adalah selisih antara harga perolehan dengan nilai sisa yaitu nilai aktiva itu pada akhir masa manfaatnya. Besar penyusutan ditentukan dengan metode: 1. Metode garis lurus (straight line) 2. Metode saldo menurun (declining balance) 3. Metode saldo menurun ganda (double declining) 4. Metode jumlah angka tahun (sum of the years' digit) 5. Metode unit produksi (production unit)

Las amortizaciones son los abonos que se hacen para reducir el monto de dinero que se solicitó inicialmente en préstamo; es decir, los pagos que son amortizaciones no se usan para el pago de otros conceptos (como los intereses),... more

Las amortizaciones son los abonos que se hacen para reducir el monto de dinero que se solicitó inicialmente en préstamo; es decir, los pagos que son amortizaciones no se usan para el pago de otros conceptos (como los intereses), únicamente para reducir el monto inicialmente solicitado en préstamo.

The Solve Equation X^p+Y^q=Z^w / 01/2022

Materi yang lalu, kita asumsikan bahwa P tidak mengalami perubahan dari awal hingga akhir, sehingga nilai bunga selalu dihitung dari nilai pokok ini, hal ini terjadi pada bunga sederhana dan diskon. Dengan bunga majemuk, bunga yang jatuh... more

Materi yang lalu, kita asumsikan bahwa P tidak mengalami perubahan dari awal hingga akhir, sehingga nilai bunga selalu dihitung dari nilai pokok ini, hal ini terjadi pada bunga sederhana dan diskon. Dengan bunga majemuk, bunga yang jatuh tempo ditambahkan ke nilai pokok pada akhir setiap periode compound atau periode perhitungan bunga untuk mendapatkan pokok yang baru. Perhitungan bunga untuk periode berikutnya akan didasarkan pada nilai pokok baru ini dan bukan pada nilai pokok awal, begitu seterusnya. Periode perhitungan bunga adalah periode bunga dihitung untuk ditambahkan ke pokok. Periode perhitungan bunga tidak harus satu tahun walaupun tingkat bunga selalu dinyatakan per tahun. Periode perhitungan bunga dapat dinyatakan dalam mingguan, bulanan, triwulanan, semesteran, atau tahunan. Jika periode perhitungan bunga bukan tahunan, misalkan bulanan, maka tingkat bunga juga harus dalam bulan, yaitu dengan membagi tingkat bunga tahunan dengan dua belas.

Tujuan utama semua investasi adalah mendapatkan pengembalian (return). Investor umumnya menginginkan return positif dan setinggi mungkin. Return investasi yang negatif mengakibatkan total kekayaan seorang investor berkurang. Return yang... more

Tujuan utama semua investasi adalah mendapatkan pengembalian (return). Investor umumnya menginginkan return positif dan setinggi mungkin. Return investasi yang negatif mengakibatkan total kekayaan seorang investor berkurang. Return yang positif juga belum tentu memuaskan karena tidak selalu meningkatkan kekayaan riil investor. Return investasi yang positif tetapi lebih kecil dari inflasi periodik akan mengakibatkan total kekayaan investor bertambah secara nominal namun berkurang secara riil. Return riil adalah return nominal dikurangi tingkat inflasi. Agar daya beli tidak berkurang, return nominal sebuah investasi harus melebihi tingkat inflasi.

The main aim of the paper is to use application of greedy algorithm in container loading problem and Knapsack problem. Greedy method gives an optimal solution to the problem by considering the inputs one at a time, checking to see if it... more

The main aim of the paper is to use application of greedy algorithm in container loading problem and Knapsack problem. Greedy method gives an optimal solution to the problem by considering the inputs one at a time, checking to see if it can be included in the set of values which give an optimal solution and then check if it is the feasible solution. The Greedy algorithm could be understood very well with a well-known problem referred to as container loading problem and Knapsack problem. The basic Container Loading Problem can be defined as the problem of placing a set of boxes into the container respecting the geometric constraints: the boxes cannot overlap and cannot exceed the dimensions of the container. The knapsack problem is in combinatorial optimization problem. It appears as a sub problem in many, more complex mathematical models of real world problems.

Anuitas adalah suatu rangkaian pembayaran/penerimaan sejumlah uang, umumnya sama besar, dengan periode waktu yang sama untuk setiap pembayaran. Pembayaran bunga pinjaman, bunga deposito, bunga obligasi, cicilan kredit rumah, cicilan... more

Anuitas adalah suatu rangkaian pembayaran/penerimaan sejumlah uang, umumnya sama besar, dengan periode waktu yang sama untuk setiap pembayaran. Pembayaran bunga pinjaman, bunga deposito, bunga obligasi, cicilan kredit rumah, cicilan kredit mobil atau motor, adalah beberapa contoh anuitas. Persamaan-persamaan untuk anuitas diturunkan dengan menggunakan asumsi perhitungan bunga adalah dengan bunga majemuk. Anuitas secara garis besar dapat dibagi tiga anuitas biasa (ordinary annuity) yaitu jika pembayaran dilakukan setiap akhir periode, anuitas di muka (annuity due) yaitu jika pembayaran dilakukan setiap awal periode, dan anuitas ditunda (deferred annuity) dimulai setelah beberapa periode.

Pembayaran atau penerimaan yang besarnya tidak sama dalam tiap periode, tetapi tumbuh dan berkembang dengan tingkat pertumbuhan (g) yang sama selama periode-periode tertentu. Dalam anuitas bertumbuh g dinyatakan dalam persentase.

In this study the ability of Ensemble Deep Learning Network in forecasting the daily closing price of Nigerian Stock Exchange was investigated. An ensemble method consisting of several deep learning network which are feed forward neural... more

In this study the ability of Ensemble Deep Learning Network in forecasting the daily closing price of Nigerian Stock Exchange was investigated. An ensemble method consisting of several deep learning network which are feed forward neural network (FFN), recurrent neural network (RNN) and cascade forward network (CFN) were used to train the outputs of Levenberg-Marquardt (LM), Resilient Back Propagation (RBP) and Scaled Conjugate Gradient (SCG)for enhanced performance. An ensemble deep-supervised was proposed by combining deep learning and supervised learning to achieve an optimal result. The dataset used was obtained from historical closing stock prices with integrating five technical analysis as inputs. Daily stock exchange rates of first city monument bank and zenith bank extracted from Nigerian Stock are used for testing the model prediction ability. Experimental result analysis shows that our proposed model has 99% accuracy higher than the three deep learning network used in this study.

Brownlees, Engle and Kelly (2012) [BEK12] presented a volatility forecasting comparative study within the autoregressive conditional heteroskedasticity (ARCH)1 class of models. They considered 5 models chosen from the vast literature on... more

Brownlees, Engle and Kelly (2012) [BEK12] presented a volatility forecasting comparative study within the autoregressive conditional heteroskedasticity
(ARCH)1 class of models. They considered 5 models chosen from the vast literature on GARCH modeling for their simplicity and demonstrated ability to forecast volatility over alternatives. Their natural starting point for model comparison due to its ubiquity and progenesis of alternative models was the GARCH (1,1) model by Engle (1982)2. In this article, we consider the application and comparison of these models in forecasting volatility within the South African financial context. We applied these models on the JSE Top 40 index closing levels data ranging from 2009/01/02 to 2012/01/31 and explore the changes in model parameter values that occurs due to consideration of different parameter estimation window lengths. The data under consideration comprises of 771 data points. Our findings were as follows: In our implementation, the superiority of the GARCH(1,1) and EWMA in terms of their mean square and quasilikelihood
errors against the realized volatility is clear. The GARCH(1,1) overally performs better than the EWMA in our comparison. The two models are followed by the NGARCH. The EGARCH out of sample forecasts were found to be way out perhaps supporting the general notion that EGARCH performs better under the assumption that returns follow the student’s t-distribution rather than the gaussian distribution under consideration here. Our consideration of the moving
window was to try and find a balance between the quantity of data required for parameter estimation and capturing the trend effect of using data close to the period of forecast rather than further in the past from it. Our findings in this re-
gard were interesting. For the GARCH(1,1) and EWMA discarding of past data resulted in a reduction of the mean square error (Window 2 mean square error compared to Window 1 mean square error, see figure (3)). A further reduction towards the 100 data point resulted in a rise in the mean square error (Window3) and below 100 data points, the models broke down as the parameter α dwindled to zero and the NGARCH became similar to the EWMA (window 4). The
reduction of the mean square error at Window 4 is not an improvement on the forecasting ability of the models but rather a breakdown in the models.

A stock market, equity market or share market is the aggregation of buyers and sellers (a loose network of economic transactions, not a physical facility or discrete entity) of stocks (also called shares); these may include securities... more

A stock market, equity market or share market is the aggregation of buyers and sellers (a loose network of economic transactions, not a physical facility or discrete entity) of stocks (also called shares); these may include securities listed on a stock exchange as well as those only traded privately.

Terdapat 2 jenis pembiayaan : 1. Pembiayaan tidak langsung (indirect financing) Ada perantara yang memperoleh keuntungan, sehingga keuntungan dari pihak pemegang kas surplus berkurang dan pihak kas defisit harus membayar bunga lebih... more

Terdapat 2 jenis pembiayaan : 1. Pembiayaan tidak langsung (indirect financing) Ada perantara yang memperoleh keuntungan, sehingga keuntungan dari pihak pemegang kas surplus berkurang dan pihak kas defisit harus membayar bunga lebih tinggi. 2. Pembiayaan langsung (direct financing) Tidak ada perantara, sehingga keuntungan dari pihak pemegang kas surplus lebih besar dan pihak kas defisit membayar bunga lebih rendah. Obligasi merupakan surat utang jangka panjang yang dikeluarkan peminjam (emiten) kepada pemberi pinjaman (investor). Daya tarik obligasi sebagai investasi adalah investor mendapatkan pengembalian yang lebih besar daripada bunga deposito atau tabungan dan sifatnya yang cukup likuid sebagai produk pasar modal. Daya tarik obligasi sebagai surat utang adalah tingkat bunga yang dibayarkan emiten/peminjam lebih rendah daripada bunga pinjaman bank. Investor obligasi mengharapkan mendapatkan imbal hasil (disebut yield) atas investasinya. 1. Obligasi Berbunga (Coupon Bond) 1. Obligasi berbunga merupakan obligasi yang memberikan bunga secara periodik kepada pemegangnya. 2. Obligasi tak berbunga yaitu obligasi yang tidak memberikan bunga sama sekali tetapi hanya pembayaran atau pelunasan sebesar nilai nominal pada saat jatuh tempo.