Forecasts of D4062+k Forecast of D4

Forecasts of D4062+k Forecast of D4062+k, k = 1,...,365, with Dt,t = 1,...,4062, fit to the data is shown in Figure 6. The black lines are Dt,t = 1,...,4062, fit to the data and the red lines are the forecasts D4062+k,k = 1,...,365. The green, horizontal lines are the unconditional variance calculated from (6) with parameters given in 8.2.1. Dt+k is the same for all the three distributions since we assume Gaussian distributed errors.
Europe and Japan, since the estimated values of α1 + β1 in Section 8.2.1 is larger for USA. As mentioned in Section 6.1, the memory of Dt+k decline with exponential rate (α1 + β1). Further, the estimated values of α1 + β1 is larger for the Japanese data than for the European data, hence the European data converges fastest to the unconditional variance.
Forecasts of R4062+k Forecasts of R4062+k, k = 1,...,365, with Rt,t = 1,...,4062, fit to the data is shown in Figure 7. The diagonal of R4062+k, k = 1,...,365 is not shown, since it is 1 by definition. The black, red and light blue lines are Rt,t =1,...,4062 fit to the data with the Gaussian, Student’s t- and skew Student’s t-distributed errors, respectively. However, the difference between Rt,t =1,...,4062 fit to the data for the three distributions are not easy to distinguish in this figure. The green, horizontal lines are the unconditional correlations. The grey, dark red and blue lines are the forecasts R4062+k,k = 1,...,365 assuming Gaussian, Student’s t- and skew Student’s t-distribution, respectively. It is also hard to distinguish the forecasts for the three distributions in this figure. But we see that all forecasts reach the unconditional correlations (green lines) when k →∞.

Kết quả (Việt) 2:

Dự báo D4062 + Dự báo k của D4062 + k, k = 1, ..., 365, với Dt, t = 1, ..., 4062, fi t cho các dữ liệu được hiển thị trong Hình 6. Các đường màu đen là Dt, t = 1, ..., 4062, fi t vào các dữ liệu và các đường màu đỏ là những dự báo D4062 + k, k = 1, ..., 365. Các màu xanh lá cây, đường ngang là phương sai không điều kiện được tính từ (6) với các thông số được đưa ra trong 8.2.1. Dt + k là như nhau cho cả ba phân phối từ chúng tôi giả định các lỗi Gaussian phân phối.
Châu Âu và Nhật Bản, vì các giá trị ước tính của α1 + β1 tại mục 8.2.1 là lớn hơn cho Mỹ. Như đã đề cập trong phần 6.1, bộ nhớ của Dt + k suy giảm với tốc độ cực nhanh (α1 + β1). Hơn nữa, giá trị ước tính của α1 + β1 là lớn hơn cho các dữ liệu Nhật Bản hơn cho các dữ liệu châu Âu, do đó các dữ liệu châu Âu hội tụ nhanh nhất để phương sai không điều kiện.
Dự báo của R4062 + k Dự báo R4062 + k, k = 1, ... , 365, với Rt, t = 1, ..., 4062, fi t cho các dữ liệu được hiển thị trong Hình 7. Các đường chéo của R4062 + k, k = 1, ..., 365 không hiển thị, vì nó là 1 theo định nghĩa. Các đường màu xanh đen, đỏ và ánh sáng là Rt, t = 1, ..., 4062 fi t vào các dữ liệu với Gaussian, t- của sinh viên và các lỗi t-phân nghiêng của sinh viên, tương ứng. Tuy nhiên, các erence di ff giữa Rt, t = 1, ..., 4062 fi t vào số liệu của ba phân phối là không dễ dàng để phân biệt trong Hình vẽ fi này. Các màu xanh lá cây, đường ngang là các mối tương quan vô điều kiện. Các, đường màu đỏ và màu xanh đậm màu xám là những dự báo R4062 + k, k = 1, ..., 365 giả Gaussian, t- Student và phân phối t nghiêng của sinh viên, tương ứng. Đó cũng là khó khăn để phân biệt các dự báo cho ba phân phối trong Hình vẽ fi này. Nhưng chúng ta thấy rằng tất cả các dự báo đạt các mối tương quan vô điều kiện (đường màu xanh) khi k → ∞.