نتایج جستجو برای: مدل gjr
تعداد نتایج: 120128 فیلتر نتایج به سال:
توابع کاپیولا ابزار قدرتمندی برای توصیف ساختار وابستگی متغیرهای تصادفی چند بعدی ارائه کرده اند و از جدیدترین ابزار مدیریت ریسک مالی به حساب میآیند. یکی از کاربردهای توابع کاپیولا در مدیریت ریسک، محاسبۀ ارزش در معرض ریسک (var) پرتفوی است که از پرکاربردترین معیارهای ریسک در نهادهای مالی بهشمار میرود. هدف اصلی پژوهش حاضر محاسبۀ دقیقتر ریسک است. پژوهش پیش رو با ترکیب توابع کاپیولا و مدلهای (ga...
In this study, we attempted to determine whether a relationship exists between stock returns and the weather variables of temperature, humidity, and cloud cover in the Korean stock market. We delineated three key implications with regard to weather effects. First, after the 1997 financial crisis, the presence of a weather effect disappeared. Second, the inclusion of weather variables helps to m...
Over the past years, cryptocurrencies have drawn substantial attention from media while attracting many investors. Since then, cryptocurrency prices experienced high fluctuations. In this paper, we forecast high-frequency 1 min volatility of four widely traded cryptocurrencies, i.e., Bitcoin, Ethereum, Litecoin, and Ripple, by modeling to select best model. We propose various generalized autore...
Overnight forecasting is a crucial challenge for revenue managers because of the uncertainty associated between demand and supply. However, there limited research that focuses on predicting daily hotel demand. Hence, this paper evaluates various models’ traditional time series performances at multiple horizons. The models include seasonal naïve, Holt–Winters (HW) triple exponential smoothing, a...
در این تحقیق به مقایسه تحلیلی و عددی آبشار جریان برگشتی مدل R با آبشارهای Q QI سیستمهای چندجزیی پایدار پرداخته میشود. راستا برای اولین بار کدهای جهت طراحی منظور کد نرمافزار متلب نوشته شدهاند. نتایج نشان میدهد که دو جزء 1k 2k از خوراک Nc جزء، تعداد معدودی قابل تعریف است همگی حالات خاصی میباشد. همچنین یافتهها مجموع مقدار برش جزیی همیشه برابر یک است. طریق داده میشود صورتی میانگین ...
We propose a multiplicative factor multi frequency component GARCH model which exploits the empirical fact that daily standardized forecast errors of one-component models behave counter-cyclical when averaged at lower frequency. For new model, we derive unconditional variance returns, news impact function and multi-step-ahead volatility forecasts. When applied to S&P 500, significantly outperfo...
در این پژوهش به مطالعه توان پیش بینی طیف وسیعی از مدل های ناهمسانی واریانس شرطی (G)ARCH طی یک دوره 126 ماهه بر روی بازده روزانه شاخص کل بورس تهران (TEDPIX) پرداخته شده است. نتایج بررسی این مدل ها تأیید کننده وجود سه ویژگی نوسان خوشه ای، عدم تقارن و نیز غیر خطی بودن، در سری زمانی بازده می باشد. سپس با هدف افزایش قدرت پیش بینی، این مدل ها با شبکه های عصبی مصنوعی ترکیب شده اند و نتایج حاصل از طرق ...
نمودار تعداد نتایج جستجو در هر سال
با کلیک روی نمودار نتایج را به سال انتشار فیلتر کنید