مدل های رژیم-تبدلی در سری های زمانی مالی
پایان نامه
- وزارت علوم، تحقیقات و فناوری - دانشگاه شهید بهشتی - دانشکده علوم ریاضی
- نویسنده مهدی شفیعی علویجه
- استاد راهنما احمد خدادادی مجتبی خزایی
- تعداد صفحات: ۱۵ صفحه ی اول
- سال انتشار 1388
چکیده
چکیده ندارد.
منابع مشابه
برآورد احتمال تغییر وضعیت رفتار سری های زمانی مالی با مدل اتورگرسیو تبدلی مارکف
در این مقاله، با استفاده از احتمال های تغییر وضعیت m-دوره بعد زنجیر مارکف، احتمال تغییر وضعیت رفتار نوسان های در این مقاله روشی برای برآورد احتمال تغییر وضعیت سری های زمانی مالی توسط مدل اتورگرسیو تبدلی مارکوف پیشنهاد شده است. سپس با استفاده از این مدل، رفتار نوسان های نرخ ارز به دو رژیم نرخ تغییرات کم و زیاد مدل بندی شده است. نتایج پیش بینی نشان می دهد که احتمال ماندگاری در رژیم ها رو به کاهش...
متن کاملمدل رژیم تبدلی برای سریهای زمانی غیرخطی مالی
یکی از مباحث علم آمار بررسی داده های سری زمانی است. مشاهداتی از داده های مختلف که در طول زمان به دست می آیند، یک سری زمانی را تشکیل می دهند که این سری زمانی می تواند به صورت خطی یا غیرخطی باشد. در دو دهه ی اخیر، شـاهد رشد سریع مدل های سری زمانی غیرخطی بوده ایم. البتـه مدل هـای غیرخطی نیز مدل های ایده آلی نبوده و محدودیت های خاص خود را دارند. مدل مارکوف تبدّلی که توسط همیلتون در سـال 1989 مطرح شد...
برآورد احتمال تغییر وضعیت رفتار سری های زمانی مالی با مدل اتورگرسیو تبدلی مارکف
در این مقاله، با استفاده از احتمال های تغییر وضعیت m-دوره بعد زنجیر مارکف، احتمال تغییر وضعیت رفتار نوسان های در این مقاله روشی برای برآورد احتمال تغییر وضعیت سری های زمانی مالی توسط مدل اتورگرسیو تبدلی مارکوف پیشنهاد شده است. سپس با استفاده از این مدل، رفتار نوسان های نرخ ارز به دو رژیم نرخ تغییرات کم و زیاد مدل بندی شده است. نتایج پیش بینی نشان می دهد که احتمال ماندگاری در رژیم ها رو به کاهش ...
متن کاملکاربرد مدل های مارکوف پنهان در سری های زمانی مالی
مدل های مارکوف پنهان، مدل هایی هستند که در آن ها توزیعی که مشاهدات را تولید می کند به حالاتی از یک فرآیند مارکوف غیر قابل مشاهده بستگی دارد. به همین دلیل، آن ها را مدل های مارکوف پنهان نامیده اند. اغلب، در سری های زمانی مالی با پدیده بی ثباتی واریانس روبرو هستیم. بیشتر محققان، از مدل های اتورگرسیو ناهمگن شرطی تعمیم یافته(garch)، به منظور پیش بینی تغییرپذیری برای زمان های آتی استفاده می کنند. ...
کاربردهای شبکه های عصبی در پیش بینی سری های زمانی
استفاده از روش های غیر کلاسیک در شناسایی مدل و پیش بینی رفتار سیستم های پیچیده، مدتهاست در محافل علمی و حتی حرفه ای متداول و معمول شده است. در بسیاری از سیستم های پیچیده و خصوصا غیر خطی که مدل سازی و به دنبال آن پیش بینی و کنترل آنها از طریق روش های کلاسیک و تحلیلی امری بسیار دشوار و حتی بعضا غیر ممکن می نماید، از روش های غیر کلاسیک که از ویژگی هایی همچون هوشمندی، مبتنی بر معرفت و خبرگی برخوردا...
متن کاملمقایسه مدل گزینی بیزی بر اساس روش mcmc و سری های زمانی مالی (مدل گارچ)
یکی از شیوههای تجزیه و تحلیل داده های مالی و بررسی چگونگی تغییرات آن ها در طی زمان معین در گذشته و پیش بینی چگونگی رخداد آن ها در آینده استفاده از مدل های سری های زمانی است. در مباحث مالی به دلیل نا هم واریانس بودن مشاهدات موجود، نمی توان از مدل های سری های زمانی کلاسیک استفاده کرد. در این حالت، یکی از مدل های متداول، مدل های نوع گارچ[i] (garch) است که نشان دهنده رده وسیعی از مدل های اقتصادسن...
متن کاملمنابع من
با ذخیره ی این منبع در منابع من، دسترسی به آن را برای استفاده های بعدی آسان تر کنید
ذخیره در منابع من قبلا به منابع من ذحیره شده{@ msg_add @}
نوع سند: پایان نامه
وزارت علوم، تحقیقات و فناوری - دانشگاه شهید بهشتی - دانشکده علوم ریاضی
میزبانی شده توسط پلتفرم ابری doprax.com
copyright © 2015-2023