会员服务
相关性 · 阈值 · 应用统计 ·
12 月 23 日
Modeling and forecasting of European Carbon Emission Allowance futures by ARIMA-TX-GARCH models with correlation threshold
翻译：基于相关性阈值的ARIMA-TX-GARCH模型对欧盟碳排放配额期货的建模与预测
Jaeho Lee,Eunju Hwang
Jaeho Lee,Eunju Hwang
from arxiv, The authors determined that additional verification and robustness checks are required. The paper has been withdrawn and will be resubmitted after revision

We propose an ARIMA-TX-GARCH model and use it to forecast European Carbon Emission Allowance futures prices, incorporating Brent crude oil futures prices as an exogenous variable.


翻译：我们提出了一种ARIMA-TX-GARCH模型，并将其用于预测欧盟碳排放配额期货价格，同时将布伦特原油期货价格作为外生变量纳入模型。
0
下载
关闭预览

相关内容

67页PPT【ML+气象】使用机器学习技术对季节和次季节研究和预测，Use of Machine Learning Techniques for Seasonal and Subseasonal Studies and Predictions
67页PPT【ML+气象】使用机器学习技术对季节和次季节研究和预测，Use of Machine Learning Techniques for Seasonal and Subseasonal Studies and Predictions
专知会员服务
19+阅读 · 2022年3月4日
【CVPR 2022】一个完全无监督的框架，从噪声和部分测量中学习图像，Robust Equivariant Imaging: a fully unsupervised framework for learning to image
【CVPR 2022】一个完全无监督的框架，从噪声和部分测量中学习图像，Robust Equivariant Imaging: a fully unsupervised framework for learning to image
专知会员服务
25+阅读 · 2022年3月3日
【NeurIPS2021】用于文本图表示学习的 GNN 嵌套 Transformer 模型：GraphFormers
【NeurIPS2021】用于文本图表示学习的 GNN 嵌套 Transformer 模型：GraphFormers
专知会员服务
46+阅读 · 2021年11月24日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Connections between Support Vector Machines, Wasserstein distance and gradient-penalty GANs
Connections between Support Vector Machines, Wasserstein distance and gradient-penalty GANs
专知会员服务
36+阅读 · 2019年10月17日
【AutoML】自动机器学习：最近进展研究综述 AutoML：A survey of State-of-the-art
【AutoML】自动机器学习：最近进展研究综述 AutoML：A survey of State-of-the-art
产业智能官
15+阅读 · 2019年8月13日
disentangled-representation-papers
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
基于位置注意力机制模型和带标签数据来提升槽填充（EMNLP outstanding paper）
基于位置注意力机制模型和带标签数据来提升槽填充（EMNLP outstanding paper）
科技创新与创业
17+阅读 · 2017年11月17日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
Layer Normalization原理及其TensorFlow实现
Layer Normalization原理及其TensorFlow实现
深度学习每日摘要
32+阅读 · 2017年6月17日
城市“建成环境——空间行为”的多尺度影响关系与机理研究
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
Musielak-Orlicz-Sobolev 空间中的迹嵌入及其应用
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
氢键(O:H-O)受激弛豫势能路径的键弛豫理论与声子谱学实验标定
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
Weyl半金属TaAs/NbAs在极端条件下的输运性质研究
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
动态Gr？bner 基与GVW算法
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
The Design of an Interactive Proof Mode for Dafny
Arxiv
0+阅读 · 12月23日
CBA: Communication-Bound-Aware Cross-Domain Resource Assignment for Pipeline-Parallel Distributed LLM Training in Dynamic Multi-DC Optical Networks
Arxiv
0+阅读 · 12月23日
Spearman's rho for zero-inflated count data: formulation and attainable bounds
Arxiv
0+阅读 · 12月22日
New Hybrid Heuristics for Pseudo-Boolean Propagation
Arxiv
0+阅读 · 12月19日
Forging Vision Foundation Models for Autonomous Driving: Challenges, Methodologies, and Opportunities
Arxiv
11+阅读 · 2024年1月16日
VIP会员
文章信息
前往arXiv
下载PDF
相关主题
相关性
阈值
应用统计
相关VIP内容
67页PPT【ML+气象】使用机器学习技术对季节和次季节研究和预测，Use of Machine Learning Techniques for Seasonal and Subseasonal Studies and Predictions
67页PPT【ML+气象】使用机器学习技术对季节和次季节研究和预测，Use of Machine Learning Techniques for Seasonal and Subseasonal Studies and Predictions
专知会员服务
19+阅读 · 2022年3月4日
【CVPR 2022】一个完全无监督的框架，从噪声和部分测量中学习图像，Robust Equivariant Imaging: a fully unsupervised framework for learning to image
【CVPR 2022】一个完全无监督的框架，从噪声和部分测量中学习图像，Robust Equivariant Imaging: a fully unsupervised framework for learning to image
专知会员服务
25+阅读 · 2022年3月3日
【NeurIPS2021】用于文本图表示学习的 GNN 嵌套 Transformer 模型：GraphFormers
【NeurIPS2021】用于文本图表示学习的 GNN 嵌套 Transformer 模型：GraphFormers
专知会员服务
46+阅读 · 2021年11月24日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Connections between Support Vector Machines, Wasserstein distance and gradient-penalty GANs
Connections between Support Vector Machines, Wasserstein distance and gradient-penalty GANs
专知会员服务
36+阅读 · 2019年10月17日
热门VIP内容
相关资讯
【AutoML】自动机器学习：最近进展研究综述 AutoML：A survey of State-of-the-art
【AutoML】自动机器学习：最近进展研究综述 AutoML：A survey of State-of-the-art
产业智能官
15+阅读 · 2019年8月13日
disentangled-representation-papers
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
基于位置注意力机制模型和带标签数据来提升槽填充（EMNLP outstanding paper）
基于位置注意力机制模型和带标签数据来提升槽填充（EMNLP outstanding paper）
科技创新与创业
17+阅读 · 2017年11月17日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
Layer Normalization原理及其TensorFlow实现
Layer Normalization原理及其TensorFlow实现
深度学习每日摘要
32+阅读 · 2017年6月17日
相关论文
The Design of an Interactive Proof Mode for Dafny
Arxiv
0+阅读 · 12月23日
CBA: Communication-Bound-Aware Cross-Domain Resource Assignment for Pipeline-Parallel Distributed LLM Training in Dynamic Multi-DC Optical Networks
Arxiv
0+阅读 · 12月23日
Spearman's rho for zero-inflated count data: formulation and attainable bounds
Arxiv
0+阅读 · 12月22日
New Hybrid Heuristics for Pseudo-Boolean Propagation
Arxiv
0+阅读 · 12月19日
Forging Vision Foundation Models for Autonomous Driving: Challenges, Methodologies, and Opportunities
Arxiv
11+阅读 · 2024年1月16日
相关基金
城市“建成环境——空间行为”的多尺度影响关系与机理研究
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
Musielak-Orlicz-Sobolev 空间中的迹嵌入及其应用
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
氢键(O:H-O)受激弛豫势能路径的键弛豫理论与声子谱学实验标定
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
Weyl半金属TaAs/NbAs在极端条件下的输运性质研究
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
动态Gr？bner 基与GVW算法
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员
Top