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机译:我们是否需要异质自回归模型中的常数项来预测已实现的波动率?
Ewha Womans Univ, Dept Stat, Seoul 120750, South Korea;
Ewha Womans Univ, Dept Stat, Seoul 120750, South Korea;
Ewha Womans Univ, Dept Stat, Seoul 120750, South Korea;
Bias; HAR model; Long-memory; Realized volatility; Volatility forecasting;
机译:已实现波动率和隐含波动率的矢量误差校正异质自回归预测模型
机译:矢量误差校正异构自动评等预测模型实现波动性和暗示波动性
机译:使用逻辑平稳过渡异构自回归模型预测电力市场的已实现波动
机译:灰色-人工和神经网络随机波动率模型:日内收益实现的波动率预测
机译:用于预测隐藏性挥发性的线性和非线性模型
机译:在Covid-19流行数据集早期应用中的一个三个和七天预报的应用使用移动平均自回归自回归移动平均自回归综合移动平均值和天真预测方法
机译:关于多变量实现波动率的建模与预测:广义异构自回归(GHaR)模型