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1)  stochastic volatility models
随机波动(SV)模型
1.
The Stochastic Volatility models (SV model) is a kind of time series model which can reflect fluctuation that can not be observed directly.
随机波动(SV)模型是一种重要的具有隐性波动的时间序列模型。
2)  stochastic volatility model
随机波动模型
1.
Research on volatility persistence and co-persistence in stochastic volatility model;
随机波动模型的持续性和协同持续性研究
2.
Though two important stylized facts about return distribution are seen commonly in financial markets: skewness and fat-tail,most of the stochastic volatility models at present cannot describe those facts as a whole.
金融资产的收益分布普遍展现出两个重要的典型特征:"有偏"性和"胖尾"性,但目前绝大多数的随机波动模型都无法同时将上述两类典型特征综合纳入其估计的条件分布假定中。
3.
In this paper,A new markov chain monte carlo algorithm for estimating stochastic volatility model is given.
研究用马尔科夫链蒙特卡罗(MCMC)算法估计随机波动模型的参数问题。
3)  stochastic volatility model
随机波动性模型
1.
Estimating volatility of Chinese stock market by stochastic volatility model;
基于随机波动性模型的中国股市波动性估计
2.
A stochastic volatility model based on two indices,i.
引入了基于日内价格幅度与回报两个测度指标的随机波动性模型。
4)  stochastic volatility models
随机波动模型
1.
Financial Stochastic Volatility Models and Applications: Based on State Space Models with Finite Mixture
基于有限混合状态空间的金融随机波动模型及应用研究
2.
In this paper,we extended the basic stochastic volatility models to a stochastic volatility models with ARMA(1,1) conditional heteroskedasticity and correlated errors.
我们首先提出了一个带ARMA(1,1)条件异方差相关的随机波动模型,它是基本的随机波动模型的一个自然的推广。
3.
This paper systematically summarizes most stochastic volatility models,including continuous-time stochastic volatility models and discrete-time stochastic volatility models.
系统总结了随机波动模型(简称SV类模型)的研究动态,包括连续时间SV模型与离散时间SV模型,并对离散时间模型的分类,以及与连续时间SV模型之间的关系进行了阐述,提出了SV模型今后的研究发展方向,为SV模型的进一步研究和实际应用提供参考和借鉴。
5)  Stochastic Volatility Model
随机波动率模型
1.
Price-range and Return Based Stochastic Volatility Model——with an Application to Chinese Stock Market Volatility;
基于日内价格幅度与回报的随机波动率模型
2.
Stochastic Volatility Models Based Bayesian Method and Their Application;
基于贝叶斯原理的随机波动率模型分析及其应用
3.
This paper deals with the minimal entropy martingale measure and utility indifference pricing concerning a stochastic volatility model.
本文研究了随机波动率模型的最小熵鞅测度和效用无差别定价。
6)  SV model
随机波动模型
1.
For the first time, this paper established a cross-hedge model, based on SV model, which weighted the risk of utilizing oversea financial futures to cross-hedge our domestic spot goods and further demonstrated VaR model, based on SV model, could depict spread risk approximately.
本文利用韩国综合股票价格指数期货对我国钢材进行了交叉套期保值研究,建立了基于随机波动模型下的利用国外金融期货对我国商品现货交叉套期保值风险度量模型,并通过实证分析认为,基于随机波动模型下的风险在险值基本能够刻画出基差风险状况。
补充资料:随机存取机器模型
      算法分析与计算复杂性理论中重要的串行计算模型,简称 RAM。引进它是为了便于从理论上分析计算机串行程序所耗费的时间、空间等资源。一个RAM由k个变址器I1,I2,...,Ik、无穷个普通寄存器R0,R1,R2,...和一个有穷长的程序所组成。变址器也是寄存器,每个寄存器中可以存放一个自然数,但只有变址器的内容可以作为间接地址。
  
  RAM的程序使用两种形式的地址。一种是直接地址,形式为Ij(j=1,2,...,k)或Ri(i=0,1,2,...);另一种是间接地址,形式为Ij(j=1,2,...,k)。如果Ij中存的自然数为i,则Ij代表地址Ri
  
  RAM的指令为下列形式之一:①A←a,表示把地址A的内容改为自然数a;②A←B,表示把地址A的内容改为地址B的内容;③A←B*C,表示把地址B中的内容和地址C中的内容作为运算*之后,送入地址A。这里*可以是自然数的加法、减法、乘法或整数除法。减法的定义为:若a≥b则等于a-b,否则等于0;④A←F(B,C),此处F是一个可以用多带图灵机器在多项式空间和对数多项式的巡回中实现的变换(见多带图灵机模型)。A、B、C可以是直接地址,也可以是间接地址。A是写入地址,B、C是读出地址。
  
  RAM除了可以用以上的指令编程序外,还可以判断某个寄存器或变址器的内容是否为0,以实现条件转移。
  
  变址器是用来实现间接地址的,所以要求在运算过程中变址器中所存的自然数不大于所用到的普通寄存器数目的某个常数倍。
  
  RAM程序的一个例子是:设n个自然数a1,a2,...,an分别存放在R1,R2,...,Rn中,n存放在R0中,要求把这n个数的和计算出来,结果放在R0中。程序如图。
  
  
  RAM的资源耗费有两种定义方式,即均匀耗费和对数耗费。均匀的空间耗费是指计算中曾经使用过的寄存器的总数。均匀的时间耗费是指自始至终被执行的指令和转移的总条数。均匀耗费常用于算法分析中。
  
  另一种标准是对数耗费。此时空间耗费指计算中普通寄存器存过的自然数的最大长度之和。时间耗费则指被执行的每条指令的时间耗费之和。而一条指令的时间耗费则被认为与被运算的自然数的长度成正比的。
  
  对于RAM,还可以定义巡回(虚拟的并行时间)。它是计算中周相的总数,而一个周相则是 RAM工作的一个阶段,在此阶段中,没有任何一个普通寄存器先被写入然后又被读出。
  

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参考词条