In this paper we propose a new MGAR

In this paper we propose a new MGARCH model, namely, the C-MGARCH model. The
C-MGARCH model includes a conventional MGARCH model as a special case. The CMGARCH
model is to exploit the fact that the uncorrelated errors are not necessarily independent.
The C-MGARCH model permits modeling the conditional covariance for the
non-elliptically distributed financial returns, and at the same time separately modeling the
dependence structure beyond the conditional covariance. While we have considered here
only a bivariate system, the extension to a higher dimension is straightforward. We compare
the C-MGARCH models with the corresponding MGARCH models using the three financial
data sets — a pair of the U.S. equity indices and two pairs of the foreign exchange rates.
The empirical results from the in-sample and out-of-sample analysis clearly demonstrate the
advantages of the new model.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ในบทความนี้เรานำเสนอรูปแบบ mgarch ใหม่คือรุ่น C-mgarch
c-mgarch รูปแบบรวมถึงรูปแบบ mgarch ทั่วไปเป็นกรณีพิเศษ cmgarch
รูปแบบคือการใช้ประโยชน์จากความจริงที่ว่าข้อผิดพลาด uncorrelated ไม่จำเป็นต้องมีความเป็นอิสระ.
รุ่น C-mgarch อนุญาตให้สร้างแบบจำลองความแปรปรวนเงื่อนไขสำหรับผลตอบแทนทางการเงินกระจาย
ไม่วงรี,และในเวลาเดียวกันการสร้างแบบจำลองแยก
โครงสร้างการพึ่งพาเกินความแปรปรวนแบบมีเงื่อนไข ในขณะที่เรามีการพิจารณาที่นี่
เพียงระบบ bivariate ขยายไปยังมิติที่สูงขึ้นเป็นตรงไปตรงมา เราเปรียบเทียบ
รุ่น C-mgarch ที่มีรูปแบบที่สอดคล้องกัน mgarch ใช้สามทางการเงิน
ข้อมูลชุด - คู่ของเรา ดัชนีหุ้นและสองคู่ของอัตราแลกเปลี่ยนเงินตราต่างประเทศ.
จากผลการทดลองในกลุ่มตัวอย่างและออกจากตัวอย่างการวิเคราะห์แสดงให้เห็นถึงข้อดีของ
รุ่นใหม่.

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในเอกสารนี้ เราเสนอ MGARCH แบบใหม่ ได้แก่ รุ่น C-MGARCH ใน
รุ่น C-MGARCH มีแบบ MGARCH ทั่วไปเป็นกรณีพิเศษ CMGARCH
รุ่นคือการ ใช้ประโยชน์จริง uncorrelated ข้อผิดพลาดไม่จำเป็นต้องเป็นอิสระ
รุ่น C MGARCH อนุญาตให้ใช้ความแปรปรวนร่วมแบบมีเงื่อนไขสำหรับการสร้างโมเดล
ไม่ใช่-elliptically กระจายผลตอบแทนทางการเงิน และ ในเวลาเดียวกันที่แยกกันมีการสร้างโมเดล
พึ่งพาโครงสร้างนอกเหนือจากความแปรปรวนร่วมแบบมีเงื่อนไข ในขณะที่เราถือว่าที่นี่
เท่า bivariate ระบบ ขยายขนาดสูงคือตรงไปตรงมา เราเปรียบเทียบ
รุ่น C-MGARCH กับรุ่น MGARCH ที่สอดคล้องกันที่ใช้สามเงิน
ชุดข้อมูล — คู่ของดัชนีหุ้นสหรัฐอเมริกาและอัตราแลกเปลี่ยนเงินตราสองคู่
แสดงผลรวมจากการวิเคราะห์ในตัวอย่าง และออกอย่างชัดเจน
ชนรุ่นใหม่

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ในเอกสารนี้เราเสนอ mgarch รุ่นใหม่ได้แก่รุ่น C - mgarch ได้ รุ่น
c - mgarch ที่ประกอบด้วยรุ่น mgarch ทั่วไปที่เป็นกรณีพิเศษ รุ่น cmgarch
ซึ่งจะช่วยให้มีการใช้ประโยชน์จากความจริงที่ว่าความผิดพลาด uncorrelated ที่ไม่จำเป็นต้องเป็นอิสระ.
รุ่น C - mgarch จะอนุญาตให้การสร้างแบบจำลอง covariance โดยมีเงื่อนไขที่ให้ผลตอบแทนทางการเงิน
ไม่ใช่ - elliptically จำหน่ายได้และในช่วงเวลาเดียวกันที่แยกต่างหากการสร้างแบบจำลองโครงสร้าง
การพึ่งพาการที่อยู่ไกลออกไป covariance โดยมีเงื่อนไข. ในขณะที่เรามีการพิจารณาให้ที่นี่
เท่านั้นที่ระบบสำรวจประชากรต่อเข้ากับขนาดสูงกว่าเป็นเรื่องง่าย
ซึ่งจะช่วยเราเปรียบเทียบรุ่น C - mgarch กับรุ่น mgarch ที่เกี่ยวข้องโดยใช้ชุดข้อมูล
สามทางการเงิน - คู่ของดัชนีหุ้นประเทศสหรัฐอเมริกาและสองคู่ของอัตราแลกเปลี่ยนเงินตราต่างประเทศที่.
ผลการวิจัยจากการวิเคราะห์ในตัวอย่างและ out - of - ตัวอย่างที่ชัดเจนแสดงให้เห็นถึง
ซึ่งจะช่วยได้เปรียบของการเปิดตัวรถรุ่นใหม่ที่.