Ai is a KK coefficient matrix and

Ai is a KK coefficient matrix and ut is a
K-dimensional white noise process. To obtain stable
results, the underlying time series has to be stationary.
In the following subsection, the underlying
VAR(p) model is exploited to test Granger causality
relationships and orthogonalized impulse response
functions. In the second part of the study, trading
strategy based on the estimated VAR(p) framework is
employed to economically exploit the relationship
between the markets.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

อายเป็นเมทริกซ์สัมประสิทธิ์ K K และ utกระบวนการขาว K มิติเสียง รับคอกผล ชุดเวลาสอบได้เป็นประจำใน subsection ต่อ ต้นแบบรุ่น VAR(p) คือสามารถทดสอบ causality นี่เกรนเจอร์ความสัมพันธ์และการตอบสนองแรงกระตุ้นจาก orthogonalizedฟังก์ชัน ในส่วนสองของการศึกษา ซื้อขายกลยุทธ์ตามกรอบ VAR(p) ประเมินคือการใช้ความสัมพันธ์ทางเศรษฐกิจระหว่างประเทศ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

Ai คือการ K? เมทริกซ์สัมประสิทธิ์ K และยูทาห์เป็น
กระบวนการเสียงสีขาว K มิติ ที่จะได้รับมีเสถียรภาพ
ผลอนุกรมเวลาพื้นฐานจะต้องมีนิ่ง.
ในส่วนย่อยต่อไปนี้พื้นฐาน
VAR (P) รูปแบบเป็นประโยชน์ในการทดสอบเกรนเจอร์เวรกรรม
ความสัมพันธ์และ orthogonalized กระตุ้นการตอบสนอง
ฟังก์ชั่น ในส่วนที่สองของการศึกษา, ซื้อขาย
กลยุทธ์ขึ้นอยู่กับประมาณ VAR (P) เป็นกรอบ
ที่ใช้ในการใช้ประโยชน์จากความสัมพันธ์ทางเศรษฐกิจ
ระหว่างตลาด

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

AI เป็น K K  ค่าสัมประสิทธิ์เมทริกซ์และ UT เป็น
กระบวนการเสียงสีขาว k-dimensional . เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่มั่นคง
, ต้นแบบอนุกรมเวลาที่ต้องอยู่กับที่
ในอนุมาตราต่อไปนี้ , ต้นแบบ
var ( P ) รุ่น ถูกใช้เพื่อทดสอบความสัมพันธ์ เกรนเจอร์ (

orthogonalized และฟังก์ชันตอบสนองอิมพัลส์ ในส่วนที่สองของการศึกษา การซื้อขาย
กลยุทธ์ในประมาณ var ( P ) กรอบ
ใช้ประโยชน์ทางเศรษฐกิจความสัมพันธ์
ระหว่างตลาด