This paper uses the wavelet method

This paper uses the wavelet method rather than standard time series analysis can be conducted by time domain analysis, time series analysis, or frequency domain, spectral analysis. Time domain analysis studies the evolution of an economic variable with respect to time, whereas frequency domain analysis shows at which frequencies the variable is active (Masset, 2008). In other words, time period changes but not frequency in the first analysis, meaning its purpose to study the temporal properties of the variable at the specified frequency. Issues with time domain analysis arise when the variable depends on several frequency components not only one. However, frequency changes but not time periods, thus this analysis studies the properties of a variable over the frequency spectrum (Jia et al., 2015).

Kết quả (Việt) 1:

Giấy này sử dụng phương pháp bề mặt hơn là phân tích chuỗi thời gian tiêu chuẩn có thể được tiến hành bằng cách phân tích miền thời gian, phân tích chuỗi thời gian, hoặc tên miền tần số, phân tích quang phổ. Phân tích miền thời gian nghiên cứu sự tiến hóa của một biến kinh tế đối với thời gian, trong khi tần số miền phân tích cho thấy ở những tần số biến được kích hoạt (Masset, năm 2008). Nói cách khác, thay đổi thời gian thời gian nhưng không có tần số trong phân tích đầu tiên, có nghĩa là mục đích của nó để nghiên cứu các tính chất thời của biến tần suất quy định. Thời gian tên miền phân tích các vấn đề phát sinh khi biến phụ thuộc vào một số thành phần tần số không duy nhất. Tuy nhiên, tần số thay đổi, nhưng không phải là khoảng thời gian, do đó phân tích này nghiên cứu các tính chất của một biến trong phổ tần số (Jia và ctv., 2015).

Kết quả (Việt) 2:

Bài viết này sử dụng phương pháp wavelet hơn là phân tích chuỗi thời gian chuẩn có thể được thực hiện bằng cách phân tích miền thời gian, phân tích chuỗi thời gian, hoặc tên miền tần số, phân tích quang phổ. Thời gian phân tích miền nghiên cứu sự tiến hóa của một biến kinh tế đối với thời gian, trong khi phân tích miền tần số cho thấy ở đó tần số biến đang hoạt động (Masset, 2008). Nói cách khác, thay đổi khoảng thời gian nhưng không phải tần số trong phân tích đầu tiên, có nghĩa là mục đích của nó để nghiên cứu các tính chất tạm thời của biến tại các tần số xác định. Các vấn đề với phân tích miền thời gian phát sinh khi biến phụ thuộc vào một số thành phần tần số không chỉ có một. Tuy nhiên, những thay đổi tần số nhưng không phải khoảng thời gian, do đó phân tích này nghiên cứu các tính chất của một biến trong phổ tần số (Jia et al., 2015).