نتایج جستجو برای: مدل arfima
تعداد نتایج: 120201 فیلتر نتایج به سال:
پیش بینی تلاطم یکی از مهمترین موضوعات مورد مطالعه ریسک در بازارهای مالی است. در تحقیق حاضر ابتدا با استفاده از روشهای garch، تلاطم موجود با استفاده از 1467 دادة روزانه برای شاخص قیمت بورس تهران برآورد شده و بهترین مدلها در تخمین و پیش بینی تلاطم برای توزیع نرمال و توزیع تی- استیودنت نتیجه شده است. با توجه به وجود علائم حافظه بلندمدت برای تبیین میانگین شرطی، از مدل arfima و برای واریانس شرطی،...
شناخت سری های زمانی از اهم مباحث در تحلیل سری های زمانی در اقتصاد سنجی می باشد و بالطبع این شناخت در درک رفتار بازار به پژوهشگران و تحلیل گران می تواند نقش مهمی را ایفا کند. مطالعات اخیری که بر روی سری های زمانی انجام گرفته است، بیانگر این موضوع می باشد که، تست حافظه بلند مدت نسبت به سایر تست ها، از پر کاربردترین ها برای تحلیل سری های زمانی بوده است و این که احتمال کارامدی مدل هایی که با حافظه ...
By design a wavelet’s strength rests in its ability to localize a process simultaneously in time-scale space. The wavelet’s ability to localize a time series in time-scale space directly leads to the computational efficiency of the wavelet representation of a N × N matrix operator by allowing the N largest elements of the wavelet represented operator to represent the matrix operator [Devore, et...
Aims: To model the concentration variation of PM2.5 and PM10 in selected locations Delhi.
 Study Design: ARFIMA-GARCH model.
 Place Duration Study: The study was conducted by using daily (24 hour interval) data from three air quality monitoring stations Delhi namely, Narela, Okhla Phase II Pusa.
 Methodology: ARFIMA is applied as mean GARCH variance Results: series are stationary...
در این مطالعه، با استفاده از داده های ماهیانه نرخ ارز غیررسمی طی دوره زمانی 1359- 1388، به بررسی حافظه بلند بودن نرخ ارز غیررسمی ایران و تأثیر تکانه های نرخ ارز بر نا اطمینانی اسمی آن پرداخته شده است. نتایج آزمون حافظه بلند بودن نشان میدهد که سری نرخ ارز غیر رسمی در ایران، حافظه بلند بوده و در نتیجه، آثار تکانه های وارده بر آن تا دورههای طولانی باقی می ماند. پس از تایید حافظه بلند بودن نرخ ا...
طی دهه گذشته، فرآیندهای با حافظه بلندمدت، بخش مهمی از تجزیه وتحلیل سری های زمانی را به خود اختصاص داده اند. وجود حافظه بلندمدت در شاخص کل بورس کاربردهای مهمی در بررسی کارایی بازار، قیمت گذاری و انتخاب سبد دارایی دارد. بر این اساس در این مقاله ابتدا عوامل کلان اقتصادی مؤثر بر شاخص کل بورس مشخصشده و سپس بردار بلندمدت آن با استفاده از روش خود رگرسیون برداری (VAR) برای دوره زمانی (1390-1369) برآ...
In this work we study stationary linear time-series models, and construct analyse “score-matching” estimators based on the Hyvärinen scoring rule. We consider two scenarios: a single series of increasing length, an number independent fixed length. latter case there are variants, one full data, another sufficient statistic. empirical performance these in three special cases, autoregressive (AR),...
A new parametric minimum distance time-domain estimator for ARFIMA processes is introduced in this paper. The proposed estimator minimizes the sum of squared correlations of residuals obtained after filtering a series through ARFIMA parameters. The estimator is easy to compute and is consistent, asymptotically normally distributed and efficient for fractionally integrated (FI) processes with an...
Autoregressive fractionally integrated moving average ARFIMA pro cesses are widely used for modeling time series exhibiting both long memory and short memory behavior Properties of Toeplitz matrices associated with the spectral density functions of Gaussian ARFIMA processes are used to compute di erential geometric quantities INTRODUCTION Time series data occurring in several areas such as geol...
نمودار تعداد نتایج جستجو در هر سال
با کلیک روی نمودار نتایج را به سال انتشار فیلتر کنید