The environmental literature lacks

The environmental literature lacks the use of volatility based models for environmental
stochastic processes. To overcome this deficiency, we use EGARCH, IGARCH,
TGARCH, GJR-GARCH, NGARCH, AVGARCH and APARCH models for functional
relationships of the pathogen indicators time series for recreational activates at beaches.
We use generalized error, Student’s t, exponential, normal and normal inverse Gaussian
distributions along with their skewed versions to model pathogen indicator time series.
Generally speaking, turbidity, rainfall, dew point, river flow and cloud cover are
significant variables. EGARCH, TGARCH, NAGARCH and AVGARCH are not
radically different from each other in their output. However, TGARCH could be
marginally better than the rest of models in capturing response of the pathogen indicator
variable. Evidence supports some sign bias effect of the shocks. Dry weather and wet
weather conditions of the same magnitude seem to have disproportionate effect on
pathogens. Nyblom test shows that the estimated parameters are stable

Kết quả (Việt) 1:

Môi trường văn học thiếu việc sử dụng các biến động dựa trên mô hình cho môi trườngquá trình ngẫu nhiên. Để khắc phục các thiếu hụt này, chúng tôi sử dụng EGARCH, IGARCH,TGARCH, GJR-GARCH, NGARCH, AVGARCH và APARCH mô hình cho chức năngmối quan hệ của các chỉ số mầm bệnh thời gian loạt cho kích hoạt giải trí tại bãi biển.Chúng tôi sử dụng tổng quát lỗi, của học sinh t, mũ, bình thường và bình thường nghịch đảo Gaussianphân phối cùng với các phiên bản sai lệch để mô hình mầm bệnh chỉ số thời gian series.Nói chung, độ đục, lượng mưa, điểm sương, sông chảy và đám mây bìabiến đáng kể. EGARCH, TGARCH, NAGARCH và AVGARCH khônghoàn toàn khác nhau ở đầu ra của họ. Tuy nhiên, TGARCH có thểnhẹ tốt hơn so với phần còn lại của các mô hình trong chụp các phản ứng của các chỉ số mầm bệnhbiến. Bằng chứng hỗ trợ một số dấu hiệu có hiệu lực thiên vị của các cú sốc. Thời tiết khô và ẩm ướtđiều kiện thời tiết cùng độ dường như có tác động không cân xứngtác nhân gây bệnh. Kiểm tra Nyblom cho thấy rằng các thông số ước tính là ổn định

Kết quả (Việt) 2:

Các tài liệu về môi trường thiếu việc sử dụng các mô hình dựa trên biến động đối với môi trường
quá trình ngẫu nhiên. Để khắc phục sự thiếu hụt này, chúng tôi sử dụng EGARCH, IGARCH,
TGARCH, GJR-GARCH, NGARCH, AVGARCH và APARCH mô hình cho chức năng
mối quan hệ của chuỗi thời gian chỉ số tác nhân gây bệnh cho máy hoạt động giải trí tại bãi biển.
Chúng tôi sử dụng báo lỗi tổng quát, t sinh viên, mũ, bình thường và bình thường nghịch Gaussian
phân phối cùng với các phiên bản sai lệch của họ để mô hình chuỗi thời gian chỉ số tác nhân gây bệnh.
Nói chung, độ đục, lượng mưa, điểm sương, dòng sông và mây che phủ là
biến đáng kể. EGARCH, TGARCH, NAGARCH và AVGARCH không
hoàn toàn khác nhau ở đầu ra của họ. Tuy nhiên, TGARCH có thể
nhỉnh hơn so với phần còn lại của các mô hình trong việc nắm bắt phản ứng của các chỉ số tác nhân gây bệnh
khác nhau. Bằng chứng hỗ trợ một số hiệu ứng thiên vị dấu hiệu của các cú sốc. Thời tiết khô và ướt
điều kiện thời tiết cùng độ lớn dường như có hiệu lực không cân xứng về
tác nhân gây bệnh. Nyblom thử nghiệm cho thấy các thông số ước tính ổn định