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J-GLOBAL ID：202102243237816457   整理番号：21A0006149

周期的高周波日内データのモデリング【JST・京大機械翻訳】

Modeling periodic high-frequency intra-day data

著者 (3件)： Modarresi N. (Allameh Tabataba’i University,Department of Mathematics,Tehran,Iran) ,  Mohammadi M. (Amirkabir University of Technology,Department of Statistics,Tehran,Iran) ,  Rezakhah S. (Amirkabir University of Technology,Department of Statistics,Tehran,Iran)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ICDSBA  ページ： 65-69  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 高周波データは典型的には市場活動において周期的パターンを示す。さらに,金融データの歪みと尖度により,ジャンプを伴うモデルの開発がもたらされた。これらの特徴を支持するモデルを提示するために,半Le’vy連続時間自己回帰移動平均(SLCARMA)プロセスを導入した。本論文では,そのようなプロセスのいくつかの性質について論じ,Kalman再帰技術によりそのパラメータを推定した。SLCARMA(2,1)プロセスを,Doiv Jones産業平均データの日内実現揮発性に当てはめた。Copyright 2021 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： マーケティング ,  *HF【周波数】 ,  金融 ,  揮発性 ,  連続時間系
準シソーラス用語： 尖度 ,  自己回帰 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 専用演算制御装置  (JC04030Y) ,  音声処理  (JE05000E) ,  符号理論  (ND02030R)

タイトルに関連する用語 (1件)： モデリング