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Faraj H、McMillan D 和 Al-Sabah M (2025) 光泽减弱:黄金市场波动和避险效应减弱。全球金融杂志,67,艺术。编号:101145。https://doi.org/10.1016/j.gfj.2025.101145
我于 1998 年获得斯旺西大学博士学位。我曾在阿伯丁大学、达勒姆大学和圣安德鲁斯大学任职。
实证金融的总体主题:特别是时间序列建模和数据内非线性动态的研究。工作包括使用股票市场、期货和远期市场、利率和汇率(名义和实际)数据。非线性模型是否可以提供更好的预测以及对效率的影响,无论是在利润方面还是价格是否反映其公允价值,例如价格与股息之间的关系,以及现货和未来的套利关系以及利率动态。建模和预测波动性和已实现波动性:特别是日内数据的使用和对风险管理的影响以及学术模型是否在对冲和VaR领域提供卓越的表现 预测股票回报以及宏观经济和金融数据之间的关系:检查预测方程的性质及其对资产定价的影响。哪些经济变量有助于解释可预测性。
预期股票回报和资产定价 PI:大卫·麦克米伦教授资助方:卡塔尔国家研究基金 –
流动性、微观结构和调节。 PI:大卫·麦克米伦教授资助方:卡内基信托基金 –
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Faraj H、McMillan D 和 Al-Sabah M (2025) 光泽减弱:黄金市场波动和避险效应减弱。全球金融杂志,67,艺术。编号:101145。https://doi.org/10.1016/j.gfj.2025.101145
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Ding Y、Kambouroudis D 和 McMillan DG (2025) 使用状态切换模型预测已实现的波动性。国际经济与金融评论,101,艺术。编号:104171。https://doi.org/10.1016/j.iref.2025.104171
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Humpe A、McMillan DG 和 Schöttl A (2025) 股票市场的宏观经济决定因素:英语圈和金砖国家的比较研究。金融研究快报,75,艺术。编号:106869。https://doi.org/10.1016/j.frl.2025.106869
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McMillan D 和 Ziadat S (2025) 石油方差风险溢价的预测能力。资源政策,103,艺术。编号:105550。https://doi.org/10.1016/j.resourpol.2025.105550
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McMillan D (2025) 美联储模型:它还在我们身边吗?北美经济与金融杂志.
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投资组合多元化仍然有效吗:从美国投资者的角度来看跨越三大危机的证据
McMillan D、Kambouroudis D 和 Huang R (2025) 投资组合多元化是否仍然有效:从美国投资者的角度来看跨越三场危机的证据。资产管理杂志.
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McMillan D (2024) 预测股票市场的实际波动性:跳跃和不对称溢出的作用。预测杂志。 https://doi.org/10.1002/for.3219
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左尾风险和英国股票回报可预测性:反应不足、反应过度和套利困难
Khasawneh M、McMillan D 和 Kaboururoudis D (2024) 左尾风险和英国股票回报可预测性:反应不足、反应过度和套利困难。国际财务分析评论,95 (A),艺术。编号:103333。https://doi.org/10.1016/j.irfa.2024.103333
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Ziadat SA、Al Rababa'a ARA、Rehman M 和 McMillan D (2023) 油价冲击和股债相关性。北美经济与金融杂志,68,艺术。编号:101989。https://doi.org/10.1016/j.najef.2023.101989
文章
McMillan D (2023) 使用利率预测经济增长:公司债券更好吗?国际财经杂志.
文章
极端范围估计器是否可以改善已实现的波动率预测?来自 G7 股票市场的证据
Korkusuz B、Kambouroudis D 和 McMillan DG (2023) 极端范围估计器能否改善已实现的波动率预测?来自 G7 股票市场的证据。金融研究快报。 https://doi.org/10.1016/j.frl.2023.103992
文章
McMillan D (2023) 金融市场能否预测宏观经济表现?基于风险的措施的证据。曼彻斯特学校.
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McMillan D、Kambouroudis D 和 Sahiner M (2023) 人工神经网络能否提供改进的波动性预测:来自亚洲市场的证据。经济与金融杂志.
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Khasawneh M、McMillan D 和 Kaboururoudis D (2022) 预期盈利能力、52 周高点和特殊波动性难题。欧洲金融杂志。 https://doi.org/10.1080/1351847X.2022.2144401
文章
经济政策不确定性与部门回报之间的多尺度关系:对投资组合管理的影响
Rababa’a ARA、Alomari M、Rehman MU、McMillan D 和 Hendawi R (2022) 经济政策不确定性与部门回报之间的多尺度关系:对投资组合管理的影响。国际商业与金融研究,61,艺术。编号:101664。https://doi.org/10.1016/j.ribaf.2022.101664
文章
Korkusuz B、McMillan D 和 Kaboururoudis D (2022) 全球金融指标与 G20 股票市场之间波动溢出的复杂网络分析。经验经济学。 https://doi.org/10.1007/s00181-022-02290-w
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McMillan D、Kambouroudis D 和 Khasawneh M (2022) 英国彩票股票:证据、特征和原因。国际银行、会计和金融杂志.
文章
Ziadat SA 和 McMillan D (2022) 石油股关系:石油冲击对海湾合作委员会市场的作用。经济和金融研究。 https://doi.org/10.1108/SEF-12-2021-0529
报纸文章
通货膨胀:有一个大家都忽视的降低通货膨胀的重要方法 - 提高生产率
McMillan D (2022) 通货膨胀:有一个每个人都忽视的减少通货膨胀的重要方法 - 提高生产率。对话. 27.05.2022.
文章
牛市和熊市期间的石油冲击和股票回报:石油进口国和出口国的案例
Ziadat SA、McMillan D 和 Herbst P (2022) 牛市和熊市期间的石油冲击和股票回报:石油进口国和出口国的案例。资源政策,75,艺术。编号:102461。https://doi.org/10.1016/j.resourpol.2021.102461
文章
McMillan DG (2022) 股票收益与货币变量之间的时变关系。风险与财务管理杂志,15 (1),艺术。编号:9。https://doi.org/10.3390/jrfm15010009
文章
Elgammal M、Ahmed F 和 McMillan D (2022) 股市因素的预测能力。经济与金融研究,39 (1),第 111-124 页。 https://doi.org/10.1108/SEF-01-2021-0010
文章
McMillan D (2021) 预测美国股票回报。欧洲金融杂志,27 (1-2),第 86-109 页。 https://doi.org/10.1080/1351847X.2020.1719175
文章
机器学习时代的意义、相关性和可解释性:计量经济学和金融数据科学的视角
Hoepner AGF、McMillan D、Vivian A 和 Wese Simen C (2021) 机器学习时代的意义、相关性和可解释性:计量经济学和金融数据科学的视角。欧洲金融杂志,27 (1-2),第 1-7 页。 https://doi.org/10.1080/1351847X.2020.1847725
文章
Alrababa'a A、Alomar M 和 McMillan D (2021) 多尺度股票-债券相关性:对风险管理的影响。国际商业与金融研究,58,艺术。编号:101435。https://doi.org/10.1016/j.ribaf.2021.101435
文章
预测已实现波动率:隐含波动率、杠杆效应、隔夜收益和已实现波动率的作用
Kambouroudis D、McMillan D 和 Tsakou K (2021) 预测已实现波动率:隐含波动率、杠杆效应、隔夜收益和已实现波动率的波动性的作用。期货市场杂志,41 (10),第 1618-1639 页。 https://doi.org/10.1002/fut.22241
文章
McMillan D 和 Ahmed F (2021) 资本结构和政治联系:来自海湾合作委员会银行和金融危机的证据。国际新兴市场杂志。 https://doi.org/10.1108/IJOEM-03-2020-0261
文章
Ding Y、Kambouroudis D 和 McMillan D (2021) 预测已实现波动率:LASSO 方法是否优于 HAR?。国际金融市场、机构和货币杂志,74,艺术。编号:101386。https://doi.org/10.1016/j.intfin.2021.101386
文章
通过股票和债券市场预测 GDP 增长:它们包含不同的信息吗?
McMillan D (2021) 通过股票和债券市场预测 GDP 增长:它们包含不同的信息吗?。国际财经杂志,26 (3),第 3651-3675 页。 https://doi.org/10.1002/ijfe.1980
文章
McMillan D (2021) 预测行业股票市场回报。资产管理杂志,22 (5),第 291-300 页。 https://doi.org/10.1057/s41260-021-00220-6
文章
McMillan D (2021) 股票和债券市场何时以及为何预测美国经济增长?.经济与金融季刊评论,80,第 331-343 页。 https://doi.org/10.1016/j.qref.2021.03.004
文章
石油作为股市相互依赖的决定因素的作用:美国和海湾合作委员会的案例
McMillan D、Ziadat S 和 Herbst P (2021) 石油作为股市相互依赖的决定因素的作用:美国和海湾合作委员会的案例。能源经济学,95,艺术。编号:105102。https://doi.org/10.1016/j.eneco.2021.105102
文章
Humpe A 和 McMillan D (2020) Covid-19 股市之谜和美国的货币供应。经济公报,40 (4),第 3104-3110 页。 http://www.accessecon.com/pubs/eb/default.aspx?topic=Abstract&PaperID=EB-20-00803
文章
McMillan DG (2020) 解释各国之间的股票与股票、债券与债券以及股票与债券的相关性。国际货币经济与金融杂志,13 (5),第 429-445 页。 https://doi.org/10.1504/IJMEF.2020.110553
文章
宏观经济变量和长期股市表现。 G7 国家的面板 ARDL 协整方法
Humpe A 和 McMillan DG (2020) 宏观经济变量和长期股市表现。 G7 国家的面板 ARDL 协整方法。令人信服的经济学和金融,8,艺术。编号:1816257。https://doi.org/10.1080/23322039.2020.1816257
文章
Bajo-Rubio O、Berke B 和 McMillan D (2020) 欧元区的汇率波动。经济,14 (2020-5),第 1-23 页。 https://doi.org/10.5018/economics-ejournal.ja.2020-5
文章
McMillan D、Fifield S 和 McMillan F (2020) 是否存在风险与回报关系?。欧洲金融杂志,26 (11),第 1075-1101 页。 https://doi.org/10.1080/1351847X.2020.1724551
文章
McMillan D、Elgammal M 和 Ahmed F (2020) 美国股市因素的信息内容。经济和金融研究,37 (2),第 323-346 页。 https://doi.org/10.1108/SEF-10-2019-0385
文章
Chen J 和 McMillan DG (2020) 股票收益、流动性不足和反馈交易。会计与金融复习,19 (2),第 135-145 页。 https://doi.org/10.1108/RAF-02-2017-0024
文章
Ziadat S、Herbst P 和 McMillan D (2020) 海湾合作委员会集团的区域间和区域内股票市场关系。国际商业与金融研究,54,艺术。编号:101292。https://doi.org/10.1016/j.ribaf.2020.101292
文章
McMillan D (2020) 股票和债券之间的相互关系和溢出效应:跨市场和跨资产证据。经济和金融研究,37 (3),第 561-582 页。 https://doi.org/10.1108/SEF-08-2019-0330
报纸文章
McMillan D (2020) 五张图表显示了市场对冠状病毒复苏的不确定性。对话. 28.07.2020.
文章
Chronopoulos DK、McMillan DG、Papadimitriou FI 和 Tavakoli M (2019) 所有权集中的公司的内幕交易和未来股票回报。欧洲金融杂志,25 (2),第 139-154 页。 https://doi.org/10.1080/1351847X.2018.1487312
文章
Brooks C、Hoepner AGF、McMillan D、Vivian A 和 Wese Simen C (2019) 金融数据科学:补充计量经济学的新金融研究范式的诞生?。欧洲金融杂志,25 (17),第 1627-1636 页。 https://doi.org/10.1080/1351847x.2019.1662822
文章
McMillan DG (2019) 跨资产关系、相关性和经济影响。全球金融杂志,41,第 60-78 页。 https://doi.org/10.1016/j.gfj.2019.02.003
文章
McMillan D (2019) 预测公司水平股票回报:对资产定价和经济联系的影响。英国会计评论,51 (4),第 333-351 页。 https://doi.org/10.1016/j.bar.2019.04.001
文章
McMillan D (2019) 股票回报可预测性:使用价格比率的周期性成分。国际商业与金融研究,48,第 228-242 页。 https://doi.org/10.1016/j.ribaf.2018.12.014
文章
Chakraborty N、Elgammal MM 和 McMillan D (2019) 有理函数:资产定价的另一种方法。应用经济学,51 (20),第 2091-2119 页。 https://doi.org/10.1080/00036846.2018.1540848
文章
Chen M、Hawkes A、Khashanah K、McMillan D、Rosenbaum M、Scalas E 和 Yang S (2018) 编辑前言:定量金融特刊“金融中的霍克斯流程”。量化金融,18 (2),第 191-192 页。 https://doi.org/10.1080/14697688.2018.1404804
文章
股票市场与宏观经济变量之间的条件波动关系:七国集团国家的经验证据
Abbas G、McMillan D 和 Wang S (2018) 股票市场与宏观经济变量之间的条件波动关系:七国集团国家的经验证据。经济研究杂志,45 (1),第 77-99 页。 https://doi.org/10.1108/JES-03-2017-0062
文章
McMillan DG (2018) 股票和债券回报相关性的信息内容。定量金融与经济学,2 (3),第 757-775 页。 https://doi.org/10.3934/qfe.2018.3.757
文章
Chen J、McMillan D 和 Buckle M (2018) 危机期间欧洲股票市场的信息传输。曼彻斯特学校,86 (6),第 770-788 页。 https://doi.org/10.1111/manc.12226
文章
McMillan D (2018) 股票收益率的行为及其与债券收益率的关系:通货膨胀的作用。国际金融研究杂志,6(4),艺术。编号:99。https://doi.org/10.3390/ijfs6040099
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股票/债券收益率相关性和美联储模型:G7 市场转换行为的证据
Humpe A 和 McMillan DG (2018) 股票/债券收益率相关性和美联储模型:G7 市场转换行为的证据。资产管理杂志,19 (6),第 413-428 页。 https://doi.org/10.1057/s41260-018-0091-x
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Allini A、Rakha S、McMillan D 和 Caldarelli A (2018) 新兴市场的优序和市场时机理论:埃及公司的案例。国际商业与金融研究,44,第 297-308 页。 https://doi.org/10.1016/j.ribaf.2017.07.098
文章
Chen J、Dong Y、Hou W 和 McMillan D (2018) 反馈交易会驱动交叉上市股票的回报吗?。国际金融市场、机构和货币杂志,53,第 179-199 页。 https://doi.org/10.1016/j.intfin.2017.09.018
文章
McMillan D (2017) 股票回报可预测性:通货膨胀和阈值动态的作用。国际应用经济学评论,31 (3),第 357-375 页。 https://doi.org/10.1080/02692171.2016.1257581
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McMillan D (2017) 货币供应量增长是否具有对股票回报的预测能力?证据和解释。国际银行、会计和金融杂志,8 (2),第 119-145 页。 https://doi.org/10.1504/IJBAAF.2017.087077
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Bajo-Rubio O、Berke B 和 McMillan D (2017) 土耳其的资产回报和波动性溢出行为:两次危机的故事。国际商业与金融研究,41,第 577-589 页。 https://doi.org/10.1016/j.ribaf.2017.04.003
报纸文章
为什么伦敦仍然不用担心业务输给法兰克福、巴黎或任何其他欧盟城市
McMillan D (2017) 为什么伦敦仍然不用担心业务输给法兰克福、巴黎或任何其他欧盟城市。对话。 2017 年 8 月 31 日。 https://theconversation.com/why-london-still-shouldnt-worry-about-losing-business-to-frankfurt-paris-or-any-other-eu-city-82944
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Evans P、McMillan D 和 McMillan F (2017) 时变相关性和相互关系:基于公司层面的行业证据。资产管理杂志,18 (3),第 209-221 页。 https://doi.org/10.1057/s41260-016-0034-3
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风险、回报风险权衡和复杂性之间的相互作用:对美国银行控股公司的证据和政策影响
McMillan D 和 McMillan F (2017) 风险、回报风险权衡与复杂性之间的相互作用:对美国银行控股公司的证据和政策影响。国际金融市场、机构和货币杂志,47,第 103-113 页。 https://doi.org/10.1016/j.intfin.2016.11.004
文章
Kambouroudis DS 和 McMillan D (2016) VIX 或交易量能否改善 GARCH 波动率预测?.应用经济学,48 (13),第 1210-1228 页。 https://doi.org/10.1080/00036846.2015.1096004
文章
预测股票回报波动率:GARCH、隐含波动率和已实现波动率模型的比较
Kambouroudis DS、McMillan D 和 Tsakou K (2016) 预测股票回报波动率:GARCH、隐含波动率和已实现波动率模型的比较。期货市场杂志,36 (12),第 1127-1163 页。 https://doi.org/10.1002/fut.21783
文章
McMillan D 和 Tiwari AK (2016) 产出和股票价格之间的溢出:小波方法。经济与金融研究,33 (4),第 625-637 页。 https://doi.org/10.1108/SEF-07-2014-0125
文章
McMillan D 和 McMillan F (2016) 美国银行市场结构:不断变化的性质和影响。金融服务研究杂志,50 (2),第 187-210 页。 https://doi.org/10.1007/s10693-015-0225-y
文章
McMillan D (2016) 股票回报可预测性和市场一体化:全球和本地信息的作用。令人信服的经济学和金融,4,艺术。编号:1178363。https://doi.org/10.1080/23322039.2016.1178363
文章
McMillan D (2015) 股票回报、股息增长和消费增长的时变可预测性。国际财经杂志,20 (4),第 362-373 页。 https://doi.org/10.1002/ijfe.1522
文章
Kambouroudis DS 和 McMillan DG (2015) 预测波动性是否存在理想的样本内长度?。国际金融市场、机构和货币杂志,37,第 114-137 页。 https://doi.org/10.1016/j.intfin.2015.02.006
文章
Gong J、Wu W、McMillan D 和 Shi D (2015) copula 参数的非参数估计:时变相关性检验。非线性动力学和计量经济学研究,19 (1),第 93-106 页。 https://doi.org/10.1515/snde-2012-0089
文章
McMillan D、Tavakoli M 和 McKnight PJ (2014) 内幕员工股票期权交易和股票价格。欧洲金融杂志,20 (1),第 59-79 页。 https://doi.org/10.1080/1351847X.2012.670122
文章
Black A、Klinkowska O、McMillan D 和 McMillan F (2014) 预测股票回报:商品价格有帮助吗?预测杂志,33 (8),第 627-639 页。 https://doi.org/10.1002/for.2314
文章
McMillan D (2014) 对股票收益-股息收益率预测方程中的时间变化进行建模。金融市场、机构和工具,23 (5),第 273-302 页。 https://doi.org/10.1111/fmii.12021
文章
跨市场和时间的股票回报、股息增长和消费增长的可预测性:对股价变动的影响
McMillan D (2014) 跨市场和时间的股票回报、股息增长和消费增长可预测性:对股价变动的影响。国际财务分析评论,35,第 90-101 页。 https://doi.org/10.1016/j.irfa.2014.07.011
文章
Guidolin M、Hyde S、McMillan D 和 Ono S (2014) 宏观经济是否以非线性方式预测英国资产回报?全面的样本外证据。牛津经济与统计公报,76 (4),第 510-535 页。 https://doi.org/10.1111/obes.12035
文章
Tavakoli M、McMillan D 和 McKnight PJ (2014) 信贷紧缩和内部培训。金融市场、机构和工具,23 (2),第 71-100 页。 https://doi.org/10.1111/fmii.12015
文章
温度与二氧化碳排放量之间的关系:来自短数据集和超长数据集的证据
McMillan D 和 Wohar ME (2013) 温度与二氧化碳排放量之间的关系:来自短数据集和超长数据集的证据。应用经济学,45 (26),第 3683-3690 页。 https://doi.org/10.1080/00036846.2012.729955
文章
McMillan D 和 Wohar ME (2013) 股票回报率股息收益率关系的面板分析:预测回报和股息增长。曼彻斯特学校,81 (3),第 386-400 页。 https://doi.org/10.1111/j.1467-9957.2011.02281.x
文章
McMillan D (2013) 消费和股票价格:来自小型国际小组的证据。宏观经济学杂志,36,第 76-88 页。 https://doi.org/10.1016/j.jmacro.2013.01.007
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Guidolin M、McMillan D 和 Wohar ME (2013) 随时间变化的股票回报可预测性:来自美国行业的证据。金融研究快报,10 (1),第 34-40 页。 https://doi.org/10.1016/j.frl.2012.07.002
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McMillan D 和 Garcia RQ (2013) 信息是否有助于日内波动 预测?.预测杂志,32 (1),第 1-9 页。 https://doi.org/10.1002/for.1243
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McMillan D 和 Camara O (2012) 动态资本结构调整:美国跨国公司和 DC。跨国财务管理杂志,22 (5),第 278-301 页。 https://doi.org/10.1016/j.mulfin.2012.10.001
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McMillan D 和 Wohar ME (2012) 产量和股票价格:对 200 年来关系的考察。应用金融经济学,22 (19),第 1615-1629 页。 http://www.scopus.com/inward/record.url?partnerID=yv4JPVwI&eid=2-s2.0-84860829691&md5=0426960753cf4172bac1d2c3de8e3a02; https://doi.org/10.1080/09603107.2012.669461
文章
McMillan D 和 Philip D (2012) 卖空约束和现货期货动态的效率。国际财务分析评论,24 页。 129–136。 https://doi.org/10.1016/j.irfa.2012.09.001
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每日外汇波动率预测:使用高频数据能否击败 GARCH(1,1) 模型?
McMillan D & Speight AEH (2012) 每日外汇波动率预测:使用高频数据能否击败 GARCH(1,1) 模型?。预测杂志,31 (4),第 330-343 页。 https://doi.org/10.1002/for.1222
文章
Tavakoli M、McMillan D 和 McKnight PJ (2012) 内幕交易和股票价格。国际经济与金融评论,22 (1),第 254-266 页。 http://www.scopus.com/inward/record.url?partnerID=yv4JPVwI&eid=2-s2.0-84855330171&md5=7441d8374fd846f3d42be2c85f90e5e2; https://doi.org/10.1016/j.iref.2011.11.004
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非线性是否有助于我们理解、建模和预测英国股票和债券回报:来自 BEYR 的证据
McMillan D (2012) 非线性是否有助于我们理解、建模和预测英国股票和债券回报:来自 BEYR 的证据。国际应用经济学评论,26 (1),第 125-143 页。 https://doi.org/10.1080/02692171.2011.580268
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