机译:金融时间序列数据中具有非对称条件波动率模型的统计数据挖掘方法
Department of Computer Applications,New Horizon College of Engineering, 560103 Bangalore, India;
Department of Computer Science, Pondicherry University, Pondicherry, India;
Department of Information Technology, Kalasalingam University, Srivilliputtur, India;
Returns; emerging markets; volatility; weekend anomaly; TGARCH;
机译:金融时间序列数据中具有非对称条件波动率模型的统计数据挖掘方法
机译:多变量故障时间数据的统计分析:边缘建模方法,罗斯L. Prentice,山山赵,博卡拉顿,FL:CRC压力机。 多元故障时间数据的统计分析:边缘建模方法多元故障时间数据的统计分析:边缘建模方法,罗斯L. Prentice Ross L. Ross L. Prentice Prentice,Shanshan Zhao Shanshan Shanshan Zhao Zhao,Boca Raton, FL BOCA RATON,FL:CRC按CRC压力机。
机译:基于数据的金融时间序列波动性建模方法
机译:使用间隔值时间序列数据预测财务波动
机译:使用高频财务数据通过长存储时间序列模型预测已实现的波动:估计,预测,季节性调整和计算。
机译:在时序医学数据库中挖掘有趣的模式:多尺度匹配和粗糙聚类的混合方法
机译:金融时间序列数据的一些常用计数数据模型的条件异方差性