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J-GLOBAL ID:201702213941668486   整理番号:17A1311389

定数と閾値AR-TGARCHモデルに基づくCAViaR研究【JST・京大機械翻訳】

The CAViaR research based on constant and threshold AR-TGARCH model
著者 (2件):
資料名:
巻: 31  号:ページ: 200-208  発行年: 2017年 
JST資料番号: C3763A  ISSN: 1004-6062  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: 中国 (CHN)  言語: 中国語 (ZH)
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本論文では,AR-TGARCHモデルを改善し,ゲートI-AR-TGARCHモデル,ゲートII-AR-TGARCHモデル,および定数-AR-TGARCHモデルを提案した。I-AR-TGARCHモデルと定数-ゲートII-AR-TGARCHモデルに基づいて,2006年から2014年までの中国の4つの株式会社のデータを分析して,結果は,限界II-AR-TGARCHモデルが,より良いことを示した。常数-ゲートI-AR-TARCHモデルと定数-ゲートII-AR-TARCHモデルはAR-TGARCHモデルより優れており、常数-ゲートII-AR-TGARCHモデルは最も良い、常数-閾値系列モデルはそれに対応する閾値系列モデルより優れている。4つの指数は遅延リスクによって影響される,そして,中程度の指数と深セン指数の間には,双方向性相関があり,上指数と深い指数は,中程度の指数に影響を与える。”上の指数は,台湾の重み指数に対して伝導性を持つ。台湾における重みづけ指数は,因果律に関する因果関係を示さなかった。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
著者キーワード (3件):
分類 (5件):
分類
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自然語処理  ,  大気汚染一般  ,  計算機システム運用管理  ,  図形・画像処理一般  ,  検索技術 
タイトルに関連する用語 (3件):
タイトルに関連する用語
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