In the estimation of the nonlinear model, it is important to testwheth dịch - In the estimation of the nonlinear model, it is important to testwheth Việt làm thế nào để nói

In the estimation of the nonlinear

In the estimation of the nonlinear model, it is important to test
whether the behaviour of monetary policy in a particular country can be really described by a nonlinear Taylor rule. This implies
testing linearity against the STR model.
43
The null hypothesis of
linearity is H0: = 0 against H1: > 0. However, neither the LSTR1
model nor the LSTR2 model are defined under this null hypothesis;
they are only defined under the alternative.Teräsvirta (1998)and
van Dijk et al. (2002)show that this identification problem can be
solved by approximating the transition function with a third-order
Taylor-series expansion around the null hypothesis. This approximation yields, after some simplifications and re-parameterisations,
the following auxiliary regression
0/5000
Từ: -
Sang: -
Kết quả (Việt) 1: [Sao chép]
Sao chép!
In the estimation of the nonlinear model, it is important to testwhether the behaviour of monetary policy in a particular country can be really described by a nonlinear Taylor rule. This impliestesting linearity against the STR model.43The null hypothesis oflinearity is H0: = 0 against H1: > 0. However, neither the LSTR1model nor the LSTR2 model are defined under this null hypothesis;they are only defined under the alternative.Teräsvirta (1998)andvan Dijk et al. (2002)show that this identification problem can besolved by approximating the transition function with a third-orderTaylor-series expansion around the null hypothesis. This approximation yields, after some simplifications and re-parameterisations,the following auxiliary regression
đang được dịch, vui lòng đợi..
Kết quả (Việt) 2:[Sao chép]
Sao chép!
Trong tính toán các mô hình phi tuyến, điều quan trọng là để kiểm tra
xem hành vi của chính sách tiền tệ trong một quốc gia cụ thể có thể được thực sự được mô tả bởi một quy tắc Taylor phi tuyến. Điều này ngụ ý
kiểm tra tuyến tính chống lại các mô hình STR.
43
Giả thuyết của
tuyến tính là H0: = 0 đối với H1:> 0. Tuy nhiên, không phải các LSTR1
mô hình cũng không phải là mô hình LSTR2 được xác định theo giả thuyết này,
họ chỉ được xác định theo phương án thay thế .Teräsvirta (1998) và
van Dijk et al. (2002) cho thấy vấn đề nhận dạng này có thể được
giải quyết bằng cách xấp xỉ hàm chuyển tiếp với một trật tự thứ ba
Taylor-series mở rộng xung quanh giả thuyết null. Xấp xỉ này năng suất, sau khi một số đơn giản hóa và tái parameterisations,
sau hồi quy phụ trợ
đang được dịch, vui lòng đợi..
 
Các ngôn ngữ khác
Hỗ trợ công cụ dịch thuật: Albania, Amharic, Anh, Armenia, Azerbaijan, Ba Lan, Ba Tư, Bantu, Basque, Belarus, Bengal, Bosnia, Bulgaria, Bồ Đào Nha, Catalan, Cebuano, Chichewa, Corsi, Creole (Haiti), Croatia, Do Thái, Estonia, Filipino, Frisia, Gael Scotland, Galicia, George, Gujarat, Hausa, Hawaii, Hindi, Hmong, Hungary, Hy Lạp, Hà Lan, Hà Lan (Nam Phi), Hàn, Iceland, Igbo, Ireland, Java, Kannada, Kazakh, Khmer, Kinyarwanda, Klingon, Kurd, Kyrgyz, Latinh, Latvia, Litva, Luxembourg, Lào, Macedonia, Malagasy, Malayalam, Malta, Maori, Marathi, Myanmar, Mã Lai, Mông Cổ, Na Uy, Nepal, Nga, Nhật, Odia (Oriya), Pashto, Pháp, Phát hiện ngôn ngữ, Phần Lan, Punjab, Quốc tế ngữ, Rumani, Samoa, Serbia, Sesotho, Shona, Sindhi, Sinhala, Slovak, Slovenia, Somali, Sunda, Swahili, Séc, Tajik, Tamil, Tatar, Telugu, Thái, Thổ Nhĩ Kỳ, Thụy Điển, Tiếng Indonesia, Tiếng Ý, Trung, Trung (Phồn thể), Turkmen, Tây Ban Nha, Ukraina, Urdu, Uyghur, Uzbek, Việt, Xứ Wales, Yiddish, Yoruba, Zulu, Đan Mạch, Đức, Ả Rập, dịch ngôn ngữ.

Copyright ©2024 I Love Translation. All reserved.

E-mail: