First, since contagion is dened as signicant increase in cross corre dịch - First, since contagion is dened as signicant increase in cross corre Việt làm thế nào để nói

First, since contagion is de ned as

First, since contagion is de ned as signi cant increase in cross correlations (Forbes and Rigobon, 2002), it requires a time-varying observable correlation level so that we can reveal if there is a dynamic increment or not. This problem is directly solved by cDCC modeling as it allows us to detect dynamic responses in correlations to news and innovations.
Second, there is a heteroskedasticity problem when measuring correlations, caused by volatility increases during the crisis. This is not a problem in our study since cDCC model estimates correlation coecients of the standardized residuals and thus accounts for heteroskedasticity directly.
0/5000
Từ: -
Sang: -
Kết quả (Việt) 1: [Sao chép]
Sao chép!
Trước tiên, kể từ khi lây là de ned như signi không thể tăng vượt qua mối tương quan (tạp chí Forbes và Rigobon, 2002), nó đòi hỏi một thời gian khác nhau quan sát được tương quan cấp do đó chúng tôi có thể tiết lộ nếu có là một tăng năng động hay không. Vấn đề này trực tiếp được giải quyết bằng cDCC mô hình hóa vì nó cho phép chúng tôi để phát hiện năng động hồi đáp trong mối tương quan đến tin tức và đổi mới.Thứ hai, đó là một vấn đề heteroskedasticity khi đo mối tương quan, gây ra bởi biến động tăng trong cuộc khủng hoảng. Đây không phải là một vấn đề trong nghiên cứu của chúng tôi kể từ khi cDCC mẫu ước tính tương quan coe cients của dư tiêu chuẩn và do đó tài khoản cho heteroskedasticity trực tiếp.
đang được dịch, vui lòng đợi..
Kết quả (Việt) 2:[Sao chép]
Sao chép!
Đầu tiên, kể từ khi lây lan là de định nghĩa là sự gia tăng không thể trọng yếu trong mối tương quan chéo (Forbes và Rigobon, 2002), nó đòi hỏi một mức độ tương quan có thể quan sát theo thời gian để chúng tôi có thể tiết lộ nếu có một tăng động hay không. Vấn đề này được giải quyết trực tiếp theo mô hình cDCC vì nó cho phép chúng ta phát hiện phản ứng năng động trong mối tương quan đến tin tức và sự đổi mới.
Thứ hai, có một vấn đề heteroskedasticity khi đo tương quan, do biến động tăng trong thời khủng hoảng. Đây không phải là một vấn đề trong nghiên cứu của chúng tôi kể từ khi mô hình ước tính tương quan cDCC COE? Cients của dư chuẩn và do đó chiếm heteroskedasticity trực tiếp.
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 ©2025 I Love Translation. All reserved.

E-mail: