这些状态之间的转换概率表明,模型预测的资产收益率序列的未来值可能会出现突然的变化。 具有单一状态变量(收益率利差和收益率利差分别)(两/三/四种状态)的可预测性且具有状态转换的 VAR(1) 模型 给定的具有单一状态变量(收益率利差和收益率利差分别)且具有两种状态的马克夫转换 VAR(1) 模型估计结果表明: 状态1 *...
这些状态之间的转换概率表明,模型预测的资产收益率序列的未来值可能会出现突然的变化。 具有单一状态变量(收益率利差和收益率利差分别)(两/三/四种状态)的可预测性且具有状态转换的 VAR(1) 模型 给定的具有单一状态变量(收益率利差和收益率利差分别)且具有两种状态的马克夫转换 VAR(1) 模型估计结果表明: 状态1 *...
这些状态之间的转换概率表明,模型预测的资产收益率序列的未来值可能会出现突然的变化。 具有单一状态变量(收益率利差和收益率利差分别)(两/三/四种状态)的可预测性且具有状态转换的 VAR(1) 模型 给定的具有单一状态变量(收益率利差和收益率利差分别)且具有两种状态的马克夫转换 VAR(1) 模型估计结果表明: 状态1 贴...
其中,马尔可夫转换模型(Markov Switching Model,简称MS模型)作为一种能够捕捉不同市场状态下资产收益率序列动态特性的模型,近年来在金融领域得到了广泛的应用。特别是当结合向量自回归(Vector Autoregression,简称VAR)模型时,形成的马尔可夫转换VAR模型(Markov Switching VAR,简称MSVAR)能够更准确地模拟和预测资产收益率序列...
其中,马尔可夫转换模型(Markov Switching Model,简称MS模型)作为一种能够捕捉不同市场状态下资产收益率序列动态特性的模型,近年来在金融领域得到了广泛的应用。特别是当结合向量自回归(Vector Autoregression,简称VAR)模型时,形成的马尔可夫转换VAR模型(Markov Switching VAR,简称MSVAR)能够更准确地模拟和预测资产收益率序列...
其中,马尔可夫转换模型(Markov Switching Model,简称MS模型)作为一种能够捕捉不同市场状态下资产收益率序列动态特性的模型,近年来在金融领域得到了广泛的应用。特别是当结合向量自回归(Vector Autoregression,简称VAR)模型时,形成的马尔可夫转换VAR模型(Markov Switching VAR,简称MSVAR)能够更准确地模拟和预测资产收益率序列...
其中,马尔可夫转换模型(Markov Switching Model,简称MS模型)作为一种能够捕捉不同市场状态下资产收益率序列动态特性的模型,近年来在金融领域得到了广泛的应用。特别是当结合向量自回归(Vector Autoregression,简称VAR)模型时,形成的马尔可夫转换VAR模型(Markov Switching VAR,简称MSVAR)能够更准确地模拟和预测资产收益率序列...
其中,马尔可夫转换模型(Markov Switching Model,简称MS模型)作为一种能够捕捉不同市场状态下资产收益率序列动态特性的模型,近年来在金融领域得到了广泛的应用。特别是当结合向量自回归(Vector Autoregression,简称VAR)模型时,形成的马尔可夫转换VAR模型(Markov Switching VAR,简称MSVAR)能够更准确地模拟和预测资产收益率序列...
这些状态之间的转换概率表明,模型预测的资产收益率序列的未来值可能会出现突然的变化。 具有单一状态变量(收益率利差和收益率利差分别)(两/三/四种状态)的可预测性且具有状态转换的 VAR(1) 模型 给定的具有单一状态变量(收益率利差和收益率利差分别)且具有两种状态的马克夫转换 VAR(1) 模型估计结果表明: 状态1 *...