1) ICSS:MV
ICSS:MV
1.
In chapter 2, we use the ICSS:MV algorithm (Bos and Hoontrakul,2002), which extends the algorithm of Iterative Cumulative Sums of Squares to Mean and Variance, to estimate the structural breakpoints of series of share indexes returns in Shanghai and Shenzhen stock markets.
首先，在第2章，我们运用Bos和Hoontrakul(2002)的ICSS:MV算法，对股指收益序列进行了结构性突变点测试。
补充资料：MV method
分子式：
CAS号：
性质：一种采用统计抽样理论近似地求解数理问题的方法。该方法首先建立一个与所描述的物理对象有相似性的概率模型，再把此模型的某些特征如随机变量平均值与物理问题的解答如积分值联系起来，进而对模型进行随机模拟和统计抽样，最后用所得结果求出特征的统计估计值作为问题的近似解。蒙特卡罗法不仅可以直接模拟许多宏观化学现象，取得与实验相符或可比较的结果，而且能够提供微观结构、运动及它们和物系宏观性质关系的极其明确的图像，从这个意义上来说，该方法是一种计算机实验。
CAS号：
性质：一种采用统计抽样理论近似地求解数理问题的方法。该方法首先建立一个与所描述的物理对象有相似性的概率模型，再把此模型的某些特征如随机变量平均值与物理问题的解答如积分值联系起来，进而对模型进行随机模拟和统计抽样，最后用所得结果求出特征的统计估计值作为问题的近似解。蒙特卡罗法不仅可以直接模拟许多宏观化学现象，取得与实验相符或可比较的结果，而且能够提供微观结构、运动及它们和物系宏观性质关系的极其明确的图像，从这个意义上来说，该方法是一种计算机实验。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。