فایل ورد کامل ترجمه مقاله استفاده از مدلهای لوجیت اتو رگرسیو برای پیش بینی احتمال فزونی ۵۵ صفحه در word

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

 فایل ورد کامل ترجمه مقاله استفاده از مدلهای لوجیت اتو رگرسیو برای پیش بینی احتمال فزونی ۵۵ صفحه در word دارای ۵۵ صفحه می باشد و دارای تنظیمات در microsoft word می باشد و آماده پرینت یا چاپ است

لطفا نگران مطالب داخل فایل نباشید، مطالب داخل صفحات بسیار عالی و قابل درک برای شما می باشد، ما عالی بودن این فایل رو تضمین می کنیم.

فایل ورد فایل ورد کامل ترجمه مقاله استفاده از مدلهای لوجیت اتو رگرسیو برای پیش بینی احتمال فزونی ۵۵ صفحه در word  کاملا فرمت بندی و تنظیم شده در استاندارد دانشگاه  و مراکز دولتی می باشد.

توجه : در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل ورد می باشد و در فایل اصلی فایل ورد کامل ترجمه مقاله استفاده از مدلهای لوجیت اتو رگرسیو برای پیش بینی احتمال فزونی ۵۵ صفحه در word،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از متن فایل ورد کامل ترجمه مقاله استفاده از مدلهای لوجیت اتو رگرسیو برای پیش بینی احتمال فزونی ۵۵ صفحه در word :

دانلود فایل ورد کامل ترجمه مقاله استفاده از مدلهای لوجیت اتو رگرسیو برای پیش بینی احتمال فزونی ۵۵ صفحه در word برای مدیریت خطر مالی
ترجمه در قالب فایل Word و قابل ویرایش میباشد
سال انتشار:۲۰۱۴
تعداد صفحه ترجمه:۲۳
تعداد صفحه فایل انگلیسی:۲۶

موضوع انگلیسی :Using Autoregressive Logit Models to Forecast the Exceedance Probability
for Financial Risk Management
موضوع فارسی:دانلود فایل ورد کامل ترجمه مقاله استفاده از مدلهای لوجیت اتو رگرسیو برای پیش بینی احتمال فزونی ۵۵ صفحه در word برای مدیریت خطر مالی
چکیده انگلیسی:We present new autoregressive logit models for forecasting the probability of a time series of
financial asset returns exceeding a threshold. The models can be estimated by maximizing a
Bernoulli likelihood. Alternatively, to account for the extent to which an observation does or
does not exceed the threshold, we propose that the likelihood is based on the asymmetric Laplace
distribution, which has been found to be useful for quantile estimation. We incorporate the
exceedance probability forecasts within a new time-varying extreme value approach to value at
risk and expected shortfall estimation. We provide empirical illustration using daily stock index
data.
چکیده فارسی:ما، مدلهای لاجیت اتو رگرسیو جدیدی را برای پیش بینی احتمال مجموعه های زمانی بازده درآمدهای مالی بیش از مقدار آستانه را ارائه دادیم. این مدلها از طریق به حداکثر رساندن احتمال برنولی برآورد می شوند. به گونه ای دیگر، به منظور ملاحظه دامنه ای که در آن، مشاهده ای بیش از مقدار آستانه عمل می کند یا نمی کند، ما این پیشنهاد را نمودیم که احتمال براساس توزیع لاپلاس نامتقارن است که برای برآورد چارک مفید می باشد. ما احتمال فزونی را به کار بردیم که با روند مقدار کرانگین جدید با تنوع زمانی پیش بینی می شود و نزدیک به مقدار برآورد کسری مورد انتظار و برآورد خطر است. ماشرحی تجربی را با استفاده از داده های شاخص سهام روزانه ارائه دادیم.