nonstationary câu

• In particular, it may be difficult to distinguish between temporary and permanent relationships among nonstationary time series.
  Nói một cách cụ thể, rất khó có thể phân biệt giữa các mối quan hệ tạm thời và lâu dài trong chuỗi thời gian bất tĩnh.
• But we know that many economic time series are nonstationary, that is, they are integrated for example, the economic time series in Table 2i.i are integrated.
  Nhưng ta biết rằng nhiều chuỗi thời gian kinh tế không có tính dừng, tức là chúng kết hợp (integrated); ví dụ, chuỗi thời gian kinh tế trong Bảng 21.1 là kết hợp.
• In contrast to stationary time series, nonstationary series do not exhibit any clear-cut tendency to return to a constant value or a given trend.
  Trái ngược với các chuỗi thời gian tĩnh, chuỗi bất tĩnh không thể hiện bất kỳ xu hướng quay trở lại của một giá trị bất biến hay một xu hướng nhất định nào một cách rõ ràng.
• Here, they present a test of the hypothesis that a number of nonstationary variables are not cointegrated, as well as a two-step method for estimating the error-correction model.
  Trong đó, chúng trình bày phép thử một giả thuyết rằng một số biến bất ổn định không cùng hội nhập, cũng như phương pháp hai giai đoạn để ước lượng mô hình hiệu chỉnh sai số.
• The key to these methods, and to valid statistical inference, is his discovery that a specific combination of two (or more) nonstationary series may be stationary.
  Điểm cốt yếu của những phương pháp này và kết luận thống kê có cơ sở là việc phát hiện của ông về một sự kết hợp cụ thể giữa hai (hay nhiều) chuỗi bất tĩnh có thể là tĩnh.
• Many macroeconomic time series are nonstationary: a variable, such as GDP, thus follows a long-run trend, where temporary disturbances affect its long-term level.
  Nhiều chuỗi thời gian kinh tế vĩ mô mang tính bất tĩnh: một biến số, như GDP, do đó thường tuân theo xu hướng dài hạn, tại đó các xáo trộn tạm thời ảnh hướng tới nó với mức độ lâu dài.
• For a long time, despite the fact that macroeconomic time series are often nonstationary, researchers only had access to standard methods developed for stationary data.
  Trong một giai đoạn dài, mặc dù các chuỗi thời gian kinh tế vĩ mô thường là bất tĩnh nhưng các nhà nghiên cứu mới chỉ tiếp cận đến các phương pháp chuẩn được xây dựng cho số liệu tĩnh.
• Here, they present a test of the hypothesis that a number of nonstationary variables are not cointegrated, as well as a two-step method for estimating the error-correction model.
  Trong bài báo này họ đã trình bày một bài kiểm tra giả thiết rằng một số của các biến số bất tĩnh không cùng hội nhập, cũng như hai bước của phương pháp dùng để đánh giá mô hình sửa sai.
• Clive Granger demonstrated that the statistical methods used for stationary time series could yield wholly misleading results when applied to the analysis of nonstationary data.
  Clive Granger đã chứng minh rằng các phương pháp thống kê sử dụng cho chuỗi thời gian ổn định sẽ mang đến những kết quả nhầm lẫn khi được áp dụng cho các phân tích về dữ liệu chuỗi thời gian bất ổn định.
• The key to these methods, and to valid statistical inference, is his discovery that a specific combination of two (or more) nonstationary series may be stationary.
  Chìa khóa đi tới những phương pháp này và tới các kết luận thống kê đúng đắn, là ông đã khám phá ra rằng một sự kết hợp nhất định hai (hay nhiều) dữ liệu chuỗi thời gian không ổn định có thể là ổn định.
• Clive Granger demonstrated that the statistical methods used for stationary time series could yield wholly misleading results when applied to the analysis of nonstationary data.
  Clive Granger đã chỉ ra rằng các phương pháp thống kê được sử dụng đối với số liệu ổn định theo chuỗi thời gian có thể mang lại kết quả hoàn toàn sai khi được áp dụng trong phân tích số liệu không ổn định.
• Geography is important, and often the processes most important to what you are modeling are nonstationary; these processes behave differently in different parts of the study area.
  (2) Địa lý là yếu tố quan trọng, và thường thì các quá trình quan trọng trong mô hình là không cố định về không gian (spatial non-stationary), tức là các quá trình này diễn ra khác nhau ở các vùng khác nhau của khu vực nghiên cứu.