Статті в журналах з теми "Beta-t-EGARCH"
Оформте джерело за APA, MLA, Chicago, Harvard та іншими стилями
Ознайомтеся з топ-15 статей у журналах для дослідження на тему "Beta-t-EGARCH".
Біля кожної праці в переліку літератури доступна кнопка «Додати до бібліографії». Скористайтеся нею – і ми автоматично оформимо бібліографічне посилання на обрану працю в потрібному вам стилі цитування: APA, MLA, «Гарвард», «Чикаго», «Ванкувер» тощо.
Також ви можете завантажити повний текст наукової публікації у форматі «.pdf» та прочитати онлайн анотацію до роботи, якщо відповідні параметри наявні в метаданих.
Переглядайте статті в журналах для різних дисциплін та оформлюйте правильно вашу бібліографію.
Blazsek, Szabolcs, Helmuth Chavez, and Carlos Mendez. "Model stability and forecast performance of Beta-t-EGARCH." Applied Economics Letters 23, no. 17 (February 29, 2016): 1219–23. http://dx.doi.org/10.1080/13504851.2016.1145343.
Повний текст джерелаBlazsek, Szabolcs, and Marco Villatoro. "Is Beta-t-EGARCH(1,1) superior to GARCH(1,1)?" Applied Economics 47, no. 17 (January 19, 2015): 1764–74. http://dx.doi.org/10.1080/00036846.2014.1000536.
Повний текст джерелаMuller, Fernanda Maria, and Fábio Mariano Bayer. "Avaliações numéricas das inferências no modelo Beta-Skew-t-EGARCH." Brazilian Review of Finance 13, no. 1 (November 5, 2015): 40. http://dx.doi.org/10.12660/rbfin.v13n1.2015.41464.
Повний текст джерелаYao, Yanyun, Xiutian Zheng, and Huimin Wang. "Predictability of China’s Stock Market Returns Based on Combination of Distribution Forecasting Models." Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics 24, no. 4 (July 20, 2020): 477–87. http://dx.doi.org/10.20965/jaciii.2020.p0477.
Повний текст джерелаSucarrat, Genaro. "betategarch: Simulation, Estimation and Forecasting of Beta-Skew-t-EGARCH Models." R Journal 5, no. 2 (2013): 137. http://dx.doi.org/10.32614/rj-2013-034.
Повний текст джерелаLiao, Ruofan, Woraphon Yamaka, and Songsak Sriboonchitta. "Exchange Rate Volatility Forecasting by Hybrid Neural Network Markov Switching Beta-t-EGARCH." IEEE Access 8 (2020): 207563–74. http://dx.doi.org/10.1109/access.2020.3038564.
Повний текст джерелаBlazsek, Szabolcs, and Vicente Mendoza. "QARMA-Beta-t-EGARCH versus ARMA-GARCH: an application to S&P 500." Applied Economics 48, no. 12 (September 30, 2015): 1119–29. http://dx.doi.org/10.1080/00036846.2015.1093086.
Повний текст джерелаBlazsek, Szabolcs, Daniela Carrizo, Ricardo Eskildsen, and Humberto Gonzalez. "Forecasting rate of return after extreme values when using AR- t -GARCH and QAR-Beta- t -EGARCH." Finance Research Letters 24 (March 2018): 193–98. http://dx.doi.org/10.1016/j.frl.2017.09.006.
Повний текст джерелаBlazsek, Szabolcs, Alvaro Escribano, and Adrian Licht. "Score-driven location plus scale models: asymptotic theory and an application to forecasting Dow Jones volatility." Studies in Nonlinear Dynamics & Econometrics, March 7, 2022. http://dx.doi.org/10.1515/snde-2021-0083.
Повний текст джерелаBlazsek, Szabolcs, and Han-Chiang Ho. "Markov regime-switching Beta-t-EGARCH." Applied Economics, February 20, 2017, 1–13. http://dx.doi.org/10.1080/00036846.2017.1293794.
Повний текст джерелаBlazsek 1, Szabolcs, and Adrian Licht 1. "Robustness of score-driven location and scale models to extreme observations: An application to the Chinese stock market." Financial Statistical Journal 1, no. 2 (August 27, 2018). http://dx.doi.org/10.24294/fsj.v1i2.699.
Повний текст джерелаBlazsek, Szabolcs, and Michel Ferreira Cardia Haddad. "Score-driven multi-regime Markov-switching EGARCH: empirical evidence using the Meixner distribution." Studies in Nonlinear Dynamics & Econometrics, July 21, 2022. http://dx.doi.org/10.1515/snde-2021-0101.
Повний текст джерелаAyala, Astrid, Szabolcs Blazsek, and Alvaro Escribano. "Anticipating extreme losses using score-driven shape filters." Studies in Nonlinear Dynamics & Econometrics, October 10, 2022. http://dx.doi.org/10.1515/snde-2021-0102.
Повний текст джерелаChen, Jiusheng. "Asymmetric risk spillovers between oil and the Chinese stock market: a Beta-skew-t-EGARCH-EVT-copula approach." Journal of Risk, 2023. http://dx.doi.org/10.21314/jor.2022.047.
Повний текст джерелаGeng, Wenjing, Hongyang Zhao, and Xiaoxiao Zhou. "Research on extreme risk measurement in the international carbon emission futures market, based on a two-component Beta-Skew-t-EGARCH-POT model." Applied Economics, October 24, 2022, 1–10. http://dx.doi.org/10.1080/00036846.2022.2128176.
Повний текст джерела