Hola,
¿eres nuevo aquí?

Regístrate gratis y conecta tu empresa con financiación pública, partners y proyectos.

Tengo cuenta

Regístrate

Ver video

LVFM

Financiado

Cerrado

Learning and volatility in financial markets theory experiments and empirics

The project aims to study learning and volatility in financial markets. We will develop a theoretical market microstructure model to analyze how informational inefficiencies can arise in financial markets even though traders (who... ver más

30/09/2014

UNIVERSITY COLLEGE...

765K€

Presupuesto del proyecto: 765K€

Líder del proyecto

UNIVERSITY COLLEGE LONDON No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Financiación concedida El organismo FP7 notifico la concesión del proyecto el día 2014-09-30 No tenemos la información de la convocatoria

0% 100% 100%

Información adicional privada

No hay información privada compartida para este proyecto. Habla con el coordinador.

1 Participantes

UNIVERSITY COLLEGE LONDON

765.00K€ | Lider

Proyectos interesantes

CryptoVolatility

Data Science

Software

191K€ Cerrado

ECO2010-18567

Data Science

Financial Techn...

71K€ Cerrado

INFOMAK

Data Science

Financial Techn...

768K€ Cerrado

ECO2015-67305-P

Data Science

Software

46K€ Cerrado

Boom & Bust Cycles

Data Science

Software

769K€ Cerrado

CROSS-MARKET INFO

Data Science

Financial Techn...

152K€ Cerrado

Conecta tu I+D

¿Tienes un proyecto y buscas un partner? Gracias a nuestro motor inteligente podemos recomendarte los mejores socios y ponerte en contacto con ellos. Te lo explicamos en este video

Líder del proyecto

UNIVERSITY COLLEGE LONDON No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Presupuesto del proyecto 765K€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto The project aims to study learning and volatility in financial markets. We will develop a theoretical market microstructure model to analyze how informational inefficiencies can arise in financial markets even though traders (who have non speculative reasons to trade) are allowed to buy or sell any quantity of an asset (in a continuous action space). In this theoretical framework, we will also analyze the case in which the asset value can change over time (e.g., because of shocks to the economy). We will study how learning occurs in this economy with changing fundamentals and how learning affects price volatility. This will create a bridge between the theoretical literature on learning and the empirical literature on time varying volatility (e.g., ARCH and GARCH). After developing the theoretical analyses, we will test the predictions in experiments, and proceed to a structural estimation of our models. We will run both field and laboratory experiments. The structural estimation will use transaction data in order to shed light on the process of information aggregation and volatility in different markets (e.g., more or less speculative) and different conditions (tranquil times versus financial crises).

Conecta tu I+D

Entra hoy

¿Olvidé mi contraseña?

Financiación

Empresas

CTIs/Universidades

Proyectos

Investigadores