|
关注：1
2013-05-23 12:21
求翻译：Different biases arise from different data generating processes, except for the pre-assumed I.I.D..Gaussian case with zero mean. To accommodate a wide spectrum of stylized facts documented in the literature, we consider a fairly general data generation process (DGP) for daily return rt that follows a non-zero mean ARMA是什么意思？ 待解决
 悬赏分：1
- 离问题结束还有
Different biases arise from different data generating processes, except for the pre-assumed I.I.D..Gaussian case with zero mean. To accommodate a wide spectrum of stylized facts documented in the literature, we consider a fairly general data generation process (DGP) for daily return rt that follows a non-zero mean ARMA
问题补充： |
|
2013-05-23 12:21:38
不同的偏压产生不同的数据生成过程中，除了预先假定iid.gaussian情况下具有零均值。以适应广泛的记载在文献中典型事实频谱，我们考虑一个相当普遍的数据生成过程（DGP）的日收益率RT遵循一个非零均值ARMA（1,1）-GARCH（1,1）模型泊松跳跃的
|
|
2013-05-23 12:23:18
不同的偏心从引起过程的另外数据出现，除了前假设的I.I.D。与零个手段的高斯案件。要容纳在文学提供的风格化事实一个广泛领域，我们考虑一个相当一般数据生成过程(DGP)跟随一个非零手段ARMA的日报回归的rt (1,1) -与泊松的GARCH (1,1)模型跳跃
|
|
2013-05-23 12:24:58
不同的偏心出现从引起过程的另外数据，除了前假设的I.I.D。高斯案件以零个手段。 要容纳在文学提供的风格化事实一个广泛领域，我们考虑一个相当一般数据生成过程 () 跟随一个非零手段ARMA 1,1的DGP为日报回归(rt) - GARCH( 1,1) 模型与泊松跳跃
|
|
2013-05-23 12:26:38
不同的偏见产生于不同的数据生成过程，除了预先假定序列矩。具有零均值的高斯案例。为了适应广泛的典型事实记载在文献中，我们考虑相当一般数据生成过程 (邮政总局) 为遵循非零均值 ARMA(1,1)-GARCH(1,1) 的 rt 模型带泊松跳跃作为每日回报
|
|
2013-05-23 12:28:18
正在翻译，请等待...
|
湖北省互联网违法和不良信息举报平台 | 网上有害信息举报专区 | 电信诈骗举报专区 | 涉历史虚无主义有害信息举报专区 | 涉企侵权举报专区
