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论文研究 - 股票市场的联系和溢出效应:对某些
亚洲
市场的实证分析
本研究试图寻找2000年1月3日至2017年6月20日这12个
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国家之间的动态股票市场联系。我们采用ADCC-GARCH模型研究条件相关性,并使用Diebold和Yilmaz(2012)溢出指数方法进行研究。样本市场中的回报率和波动率溢出[1]。 根据ADCC的结果,我们发现新加坡与其他样本市场的条件相关性最高。 危机期间,整个市场的动态条件相关性会放大,这表明金融危机蔓延。 Diebold-Yilmaz框架下的发现与ADCC-GARCH模型的结果相符,因为基于收益和波动性溢出,新加坡被认为是主导市场。 跨时期的溢出模式表明,在动荡时期,跨市场的联系加剧了。 我们的结果对国际投资者和政策制定者具有重要意义。 该研究为
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市场的金融一体化文献做出了贡献。
2024-01-14 21:51:10
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亚洲股市
中国崩溃
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论文研究 - 前言
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白垩纪地球动力学与气候
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2024-01-12 18:50:58
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足球水平聚类
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2023-03-24 22:49:29
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替换google的与训练模型,用于facenet人脸识别系统中,替换欧美人脸的训练模型,使用7000余人的图片集合,制作了
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2023-03-01 21:09:16
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替换facenet预训练模型
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版硬件狗破解程序下载
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象和非洲象分类图像数据集
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象和非洲象分类图像数据集,分类数量2(
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象和非洲象)图像数量1028图像形状范围(100,100)到(4992,3328)为了增加复杂性,训练集包含的错误标记的图像少于5%,而测试集中的所有图像都有正确的标签。
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2022-12-23 15:28:21
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图像
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人脸数据集处理后添加口罩
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人脸数据集处理后添加口罩,每张图片大小为160*160,可以直接放入神经网络训练
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