说明：双击或选中下面任意单词，将显示该词的音标、读音、翻译等；选中中文或多个词，将显示翻译。 您的位置：首页 -> 词典 -> 条件差异 1)  Difference of Facilities 条件差异 2)  conditional heteroscedasticity 条件异方差 1. This model could better describe the conditional heteroscedasticity of the stock prices,and it was used to fit and forecast the prices of the stock. 通过对股票收盘价格的历史数据进行处理分析,建立GARCH模型,此模型较好的描述股票价格的条件异方差性,同时用此方法对股票价格进行拟合和预测,利用预测数据分析股票较好的买卖时机。 2. The generalized autoregressive conditional heteroscedasticity (GARCH) model has the ability to describe the volatility of time series. 广义自回归条件异方差(GARCH)模型具有描述时间序列波动性的能力。 3. The shape changing feature of conditional distributions makes the MARMA model capable of modeling time series with asymmetric,multimodal distribution,and conditional heteroscedasticity,and so on. 该模型条件分布富于变化的特点使得它能够描述非对称、多峰、以及条件异方差等非Gauss特征。 3)  Conditional Heteroskedasticity 条件异方差 1. In this paper, we discuss the existence of high order moment for a stable nonlinear autoregressive series, which satisfies nonlinear autoregressive model with conditional heteroskedasticity. 本文研究平稳非线性自回归序列的高阶矩的存在性问题,此序列满足带条件异方差的非线性自回归模型。 2. This paper researches on the daily returns of Shanghai Stock Index and Shenzhen Component index, applies GARCH and TARCH models to analyze conditional heteroskedasticity and non-symmetry of the daily returns, and reveals the different volatility characteristics between the two stock indexes. 本文以上证综指和深成分指数的最新日收益率为研究对象,应用GARCH、TARCH模型理论,进一步分析了日收益率波动的条件异方差性、非对称性,同时比较了两个股票市场的不同波动特征。 3. Autoregressive conditional heteroskedasticity process is a new stochastic process, which is used (extensively) to research time array and shows the characteristic of array variable along with time changing. 利用广义的自回归条件异方差模型,对中国银行间同业拆借利率随时间变化的特征进行了实证分析,发现加入结构转换变量的利率期限结构模型更适合描述中国金融市场上的利率行为特征。 4)  conditional heteroskedasticity model 条件异方差模型 1. First of all,the trend term and cycle term are obtained from the original time series by Census X12,which is given a conditional heteroskedasticity model. 首先,利用Census X12分解水文时序,由其得到的周期项与趋势项分别建立相应的条件异方差模型;其次,对于分解序列后得到的残差项,建立基于BX数据生成的灰色Markov预测模型;再次,将三个模型进行耦合,编制了算法流程,由此提出了一种基于条件异方差的水文时序分析与预测模型;最后以河南省淮河流域的鲇鱼山水文站1975-1999年逐月的径流量为例进行了应用验证。 5)  condition different variance examination 条件异方差检验 6)  ARMA(1,1) conditional heteroskedasticity ARMA(1,1)条件异方差 补充资料：K理论中的差异元素 K理论中的差异元素 difference element in K- theory 　　K理论中的差异元家f击ffe代”茂d。帐川inK一价印叮;Pa3朋，a沁山“肠3月eMe“T .K一TeoP““] 群K(X，A)中的一个元素(这里(X，A)为一对空间，X通常假设为一有限胞腔空间(沈U川ar sPace)，A为X的胞腔子空间)，由一个三元组(古，叮，卯构造出来，其中心与泞是X上的同维数向量丛，乙:引，~川，为向量丛同构(这里司，是指x上的向量丛口限制在子空间A上的部分).差异元素的构成可按下述方式进行.先假定叮为平凡丛而且冲在X上已给定了一个平凡化.于是心给出了引，的一个平凡化，从而给出了群K(X/A)”K(X，A)的一个元素.这个元素与叮在整个X上平凡化的选择无关.对于一般情形，选择X上的向量丛。使得丛叮①‘为平凡的，并令三元素(亡，扮，幼对应于三元组(亡OJ，叮田口，乙田id『)所给出的元素.幻，E.P扣。撰　　 说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。 参考词条 ©2011 dictall.com