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[量化金融] 印度IT的结构特征调查 [推广有奖]

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大多数88 在职认证  发表于 2022-6-1 01:01:01 |AI写论文

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英文标题:
《An Investigation of the Structural Characteristics of the Indian IT
  Sector and the Capital Goods Sector: An Application of the R Programming in
  Time Series Decomposition and Forecasting》
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作者:
Jaydip Sen and Tamal Datta Chaudhuri
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最新提交年份:
2017
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英文摘要:
  Time series analysis and forecasting of stock market prices has been a very active area of research over the last two decades. Availability of extremely fast and parallel architecture of computing and sophisticated algorithms has made it possible to extract, store, process and analyze high volume stock market time series data very efficiently. In this paper, we have used time series data of the two sectors of the Indian economy: Information Technology and Capital Goods for the period January 2009 till April 2016 and have studied the relationships of these two time series with the time series of DJIA index, NIFTY index and the US Dollar to Indian Rupee exchange rate. We establish by graphical and statistical tests that while the IT sector of India has a strong association with DJIA index and the Dollar to Rupee exchange rate, the Indian CG sector exhibits a strong association with the NIFTY index. We contend that these observations corroborate our hypotheses that the Indian IT sector is strongly coupled with the world economy whereas the CG sector of India reflects internal economic growth of India. We also present several models of regression between the time series which exhibit strong association among them. The effectiveness of these models have been demonstrated by very low values of their forecasting errors.
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中文摘要:
过去二十年来,股票市场价格的时间序列分析和预测一直是一个非常活跃的研究领域。极快、并行的计算体系结构和复杂算法的可用性使得能够非常高效地提取、存储、处理和分析大量股票市场时间序列数据。在本文中,我们使用了2009年1月至2016年4月期间印度经济两个部门的时间序列数据:信息技术和资本货物,并研究了这两个时间序列与DJIA指数、NIFTY指数和美元对印度卢比汇率的时间序列的关系。我们通过图形和统计测试确定,虽然印度的IT部门与道琼斯工业平均指数和美元兑卢比汇率密切相关,但印度的CG部门与NIFTY指数密切相关。我们认为,这些观察结果证实了我们的假设,即印度IT部门与世界经济紧密耦合,而印度CG部门反映了印度的内部经济增长。我们还提出了几个时间序列之间的回归模型,这些模型之间具有很强的关联性。这些模型的预测误差值很低,证明了其有效性。
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分类信息:

一级分类:Quantitative Finance        数量金融学
二级分类:Statistical Finance        统计金融
分类描述:Statistical, econometric and econophysics analyses with applications to financial markets and economic data
统计、计量经济学和经济物理学分析及其在金融市场和经济数据中的应用
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关键词:Econophysics Availability Architecture observations relationship

沙发
nandehutu2022 在职认证  发表于 2022-6-1 01:01:06
《保险与财务管理杂志》,第1卷,第4期(2016)68-131*通讯作者:jaydip。sen@acm.orgJournal保险和财务管理(ISSN:2371-2112)版权所有,调查印度IT部门和资本商品部门的结构特征,应用R编程时间序列分解和预测Jaydip Sena,*,Tamal Datta Chaudhuriba,bCalcutta Business School,Bishnupur–743503,West Bengal,过去二十年来,印度股市价格的时间序列分析和预测一直是一个非常活跃的研究领域。极快、并行的计算体系结构和复杂算法的可用性使得能够非常高效地提取、存储、处理和分析大量股票市场时间序列数据。在本文中,我们使用了2009年1月至2016年4月期间印度经济的两个部门——信息技术(IT)和资本货物(CG)的时间序列数据,并研究了这两个时间序列与DJIA指数、NIFTY指数和美元对印度卢比汇率的时间序列之间的关系。我们通过图形和统计测试确定,虽然印度的IT部门与道琼斯工业平均指数和美元兑卢比汇率密切相关,但印度的CG部门与NIFTY指数密切相关。我们认为,这些观察结果证实了我们的假设,即印度IT部门与世界经济紧密耦合,而印度CG部门反映了印度的内部经济增长。我们还提出了几个时间序列之间的回归模型,这些模型之间具有很强的关联性。

藤椅
能者818 在职认证  发表于 2022-6-1 01:01:09
这些模型的预测误差值很低,证明了其有效性。保险和财务管理杂志版权所有汽车信息分类:G11 G14 G17 C63关键字:时间序列分解趋势季节性随机R编程语言关联测试互相关线性模型相关回归

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