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Erschienen in:
2018 | OriginalPaper | Buchkapitel
What If We Do Not Know Correlations?
verfasst von : Michael Beer, Zitong Gong, Ingo Neumann, Songsak Sriboonchitta, Vladik Kreinovich
Erschienen in: Econometrics for Financial Applications
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Abstract
It is well know how to estimate the uncertainty of the result y of data processing if we know the correlations between all the inputs. Sometimes, however, we have no information about the correlations. In this case, instead of a single value \(\sigma \) of the standard deviation of the result, we get a range \([\underline{\sigma },\overline{\sigma }]\) of possible values. In this paper, we show how to compute this range.