1) Generalized Autoregressive Conditional Density Model
广义自回归条件密度模型
2) GARCH
广义自回归条件异方差模型
1.
Bsaed on the mathematical inference with the mixture of distribution hypothesis(MDH) theory,we take the stock index of Shanghai and Shenzhen markets as the research object and introduce the real trading volume and the trading volume considering the autocorrelation and the day-ofthe-week effect into the generalized autoregressive conditional heteroskedasticity(GARCH) model.
基于分布混合假说(MDH)理论的数学推导,以我国深沪股市的大盘指数为研究对象,检验原始交易量、包含自相关性的交易量对广义自回归条件异方差模型(GARCH)效应的解释效果,并分析日历效应对交易量与股价波动性关系的特殊影响。
3) mixture generalized autoregressive conditional heteroscedastic model
混合广义自回归条件异方差模型
4) GARCH
广义自回归条件异方差模型(GARCH)
5) ultra-high-frequency generalized autoregressive conditional heteroskedasticity model
超高频广义自回归条件异方差模型
6) FIGARCH
分整的广义自回归条件异方差模型
补充资料：多元线性回归模型
分子式：
CAS号：
性质：假定从理论上或经验上已经知道输出变量y是输入变x1，x2，…,xm的线性函数，但表达其线性关系的系数是未知的，要根据输入输出的n次观察结果(c11，x21，…，xml，yi)(i=1,n)来确定系数的值。按最小二乘法原理来求出系数值，所得到的模型为多元线性回归模型。
CAS号：
性质：假定从理论上或经验上已经知道输出变量y是输入变x1，x2，…,xm的线性函数，但表达其线性关系的系数是未知的，要根据输入输出的n次观察结果(c11，x21，…，xml，yi)(i=1,n)来确定系数的值。按最小二乘法原理来求出系数值，所得到的模型为多元线性回归模型。
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