A priori we would expect the GQARCH

A priori we would expect the GQARCH-M-ECMs to outperform the ECMs if conditional heteroscedasticity
and economically and empirically significant risk premiums are truly a feature of the data. Recall that for the corn and
soybean meal markets an ARCH(1)-ECM and a GQARCH(1,1)-ECM were employed, respectively

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เป็น priori เราคาดการ GQARCH-M-ECMs มีประสิทธิภาพสูงกว่าการ ECMs ถ้าเงื่อนไข heteroscedasticityและเบี้ยเสี่ยงกาญจน์ และ empirically สำคัญมีคุณลักษณะของข้อมูลอย่างแท้จริง เรียกคืนที่สำหรับข้าวโพด และกากถั่วเหลืองที่ตลาดมีซุ้มประตู (1) -ECM และ GQARCH (1.1) -ECM ได้จ้าง ตามลำดับ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เบื้องต้นเราคาดว่าจะได้ GQARCH-M-ECMs ดีกว่า ECMs ถ้า heteroscedasticity เงื่อนไข
และเศรษฐกิจและสังเกตุพรีเมี่ยมที่มีความเสี่ยงอย่างมีนัยสำคัญเป็นอย่างแท้จริงคุณลักษณะของข้อมูล จำได้ว่าสำหรับข้าวโพดและ
กากถั่วเหลืองตลาด ARCH (1) -ECM และ GQARCH (1,1) -ECM ถูกจ้างตามลำดับ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ระหว่างที่เราคาดหวัง gqarch-m-ecms ที่จะ outperform ecms ถ้าเงื่อนไข heteroscedasticity
และทางเศรษฐกิจและเบี้ยประกันความเสี่ยงเชิงประจักษ์อย่างมีนัยสำคัญอย่างแท้จริงคุณลักษณะของข้อมูล จำได้ว่า สำหรับข้าวโพดและกากถั่วเหลือง
ตลาดโค้ง ( 1 ) - ECM และ gqarch ( 1 , 1 ) - ECM แบบตามลำดับ