Модели газ: полный каталог моделей, характеристики, отзывы на все автомобили GAZ (ГАЗ)

Модельный ряд ГАЗ. Официальный дилер ГАЗ в Ростове-на-Дону и области

• Главная
• Модельный ряд

ГАЗЕЛЬ NN

ЭВОЛЮЦИОННЫЙ ЭТАП РАЗВИТИЯ ТЕХНОЛОГИЙ И ПОДХОДОВ РЕШЕНИЯ ТРАНСПОРТНЫХ ЗАДАЧ.

Узнать больше Получить предложение

ГАЗель NN Надстройки на шасси

ГАЗель NN ЦМФ

ГАЗель NN Комби

ГАЗель NN Автобус

ГАЗЕЛЬ NEXT Борт

ПРОФЕССИОНАЛЬНЫЙ ИНСТРУМЕНТ ДЛЯ БИЗНЕСА

Узнать больше ПОЛУЧИТЬ ПРЕДЛОЖЕНИЕ

2,5 тонн

3,5 тонн

4,6 тонн

Спецтехника

ГАЗЕЛЬ NEXT ЦМФ

ПОДНИМЕТ ВАШ БИЗНЕС НА НОВЫЙ УРОВЕНЬ

Узнать больше ПОЛУЧИТЬ ПРЕДЛОЖЕНИЕ

2,5 тонн (до 11,5м³)

3,5 тонн (до 13,5м³)

4,6 тонн (до 15,5м³)

Спецтехника

ГАЗель NEXT автобусы

НОВЫЙ УРОВЕНЬ ЭРГОНОМИКИ, КОМФОРТА И БЕЗОПАСНОСТИ КАК ДЛЯ ВОДИТЕЛЯ, ТАК И ДЛЯ ПАССАЖИРОВ.

Узнать больше ПОЛУЧИТЬ ПРЕДЛОЖЕНИЕ

Цельнометаллический

Спецтехника

ГАЗель City

НОВЫЙ НИЗКОПОЛЬНЫЙ АВТОБУС

Узнать больше Получить предложение

ГАЗель CITY

VALDAI NEXT

СОВРЕМЕННЫЙ ГОРОДСКОЙ ГРУЗОВИК

Узнать больше Получить предложение

Valdai NEXT

ГАЗон NEXT

СРЕДНЕТОННАЖНЫЙ ГРУЗОВИК НОВОГО ПОКОЛЕНИЯ

Узнать больше ПОЛУЧИТЬ ПРЕДЛОЖЕНИЕ

8,7 тонн Универсальный

10 тонн CITY

8,7 тонн Городской CITY

Спецтехника

4WD

С КОМФОРТОМ ПО БЕЗДОРОЖЬЮ

Узнать больше ПОЛУЧИТЬ ПРЕДЛОЖЕНИЕ

Соболь Борт

Соболь ЦМФ

Соболь Автобус

ГАЗель Бизнес Борт

ГАЗель Бизнес ЦМФ

ГАЗель Бизнес Автобус

Садко NEXT

УНИКАЛЬНАЯ ПРОХОДИМОСТЬ

Узнать больше Получить предложение

Садко NEXT

Садко NEXT c 7-местной кабиной

Газель Бизнес

НАДЕЖНАЯ ПЕРЕВОЗКА ГРУЗОВ

Узнать больше ПОЛУЧИТЬ ПРЕДЛОЖЕНИЕ

ГАЗель БИЗНЕС Борт

ГАЗель БИЗНЕС ЦМФ

ГАЗель БИЗНЕС Автобус

Соболь Бизнес

ДВИЖЕНИЕ БЕЗ ОГРАНИЧЕНИЙ

Узнать больше Получить предложение

Соболь БИЗНЕС Борт

Соболь БИЗНЕС ЦМФ

Соболь БИЗНЕС Автобус

Модельный ряд ГАЗ 2022 | все модели ГАЗ: цены на ГАЗель в Рязани

ГАЗЕЛЬ NN

Эволюционный этап развития технологий и подходов решения транспортных задач.

Узнать больше Получить предложение Прайс-лист

ГАЗЕЛЬ NEXT Борт

Профессиональный инструмент для бизнеса

Узнать больше ПОЛУЧИТЬ ПРЕДЛОЖЕНИЕ Прайс-лист

ГАЗЕЛЬ NEXT ЦМФ

Поднимет ваш бизнес на новый уровень

Узнать больше ПОЛУЧИТЬ ПРЕДЛОЖЕНИЕ Прайс-лист

ГАЗель NEXT автобусы

Новый уровень эргономики, комфорта и безопасности как для водителя, так и для пассажиров.

Узнать больше ПОЛУЧИТЬ ПРЕДЛОЖЕНИЕ Прайс-лист

ГАЗель City

Новый низкопольный автобус

Узнать больше Получить предложение Прайс-лист

VALDAI NEXT

Современный городской грузовик

Узнать больше Получить предложение

ГАЗон NEXT

Среднетоннажный грузовик нового поколения

Узнать больше ПОЛУЧИТЬ ПРЕДЛОЖЕНИЕ Прайс-лист

4WD

С комфортом по бездорожью

Узнать больше ПОЛУЧИТЬ ПРЕДЛОЖЕНИЕ Прайс-лист

Садко NEXT

Уникальная проходимость

Узнать больше Получить предложение Прайс-лист

Газель Бизнес

Надежная перевозка грузов

Узнать больше ПОЛУЧИТЬ ПРЕДЛОЖЕНИЕ Прайс-лист

Соболь Бизнес

Движение без ограничений

Узнать больше Получить предложение Прайс-лист

На официальном сайте ГАЗ «Автотех» представлен полный модельный ряд ГАЗ 2021-2022 года. Записаться на тест-драйв выбранной модели или забронировать понравившийся автомобиль Вы сможете, оформив заявку непосредственно на нашем интернет-ресурсе.

Всегда в наличии – все модели ГАЗ по максимально привлекательным ценам. Продажа автомобилей осуществляется в кредит и лизинг, а также по системе «трейд-ин» на специальных условиях. Кроме того, у нас Вы сможете приобрести оригинальные запчасти, аксессуары и дополнительное оборудование в широком ассортименте.

Уточнить технические характеристики, комплектации и цены на модельный ряд ГАЗель в Рязани, узнать о наличии интересующих автомобилей или получить профессиональную консультацию по другому вопросу Вы в любой момент можете, обратившись к специалистам отдела продаж нашего дилерского центра.

Автомобили ГАЗ в наличии

Модели GAS

Модели GAS

• Главная
• Фон
• Код
• Газовые документы

Перед использованием любого кода прочтите отказ от ответственности.

R-код

1. Код R, соответствующий Телг, Шон, Анна Дубинова и Андре Лукас (в печати): «COVID-19, кредитный риск и основы макроэкономики», Journal of Banking and Finance .
   Компьютерный код: Файлы R-кода.
   

2. Пакет R, соответствующий Горги, Паоло, Питер Р. Хансен, Павел Янус и Сием Ян Купман (2018): «Реализованный Wishart-GARCH: модель волатильности нескольких активов, основанная на оценке»,

   Журнал финансовой эконометрики .
   Компьютерный код: R пакет Wishart.
   

3. Пакет ГАЗ R by Дэвид Ардиа, Крис Баудт и Леопольдо Катания.
   Компьютерный код: R пакет ГАЗ.
   Версия для разработки доступна на GitHub по адресу
   Код разработки: Пакет разработки R ГАЗ
   и будет обновляться более регулярно, чем от CRAN.
   Виньетка: «Обобщенные модели авторегрессионных оценок в R: пакет GAS».
   

4. Пакет R betategarch, v3. 0:
   Компьютерный код: Бетатегарх пакета R.
   Виньетка: «betategarch: пакет R для моделирования и оценки моделей Beta-skew-t-EGARCH».
   

5. lgarch пакета R:
   Компьютерный код: Пакет R lgarch.
   Рабочий документ: «Непредвзятая оценка QML моделей Log-GARCH при наличии нулевой доходности».
   

6. Код R для моделирования плюс оценка HMM с изменяющимися во времени вероятностями перехода, соответствующими Баззи, Бласкес, Купман, Лукас (2016): «Изменяющиеся во времени вероятности перехода для моделей переключения марковского режима», Журнал анализа временных рядов .
   Компьютерный код Марко Бацци: R пакет ХММ.
   Файл ReadMe: ReadMe.R.
   

Код и программы на основе Python

1. Пакет для моделей GAS с удобным интерфейсом: https://timeserieslab.com by Rutger Lit.

Код Matlab

1. Опшур, Энн, Павел Янус, Андре Лукас и Дик Дж. ван Дейк (2018): «Новый ТЯЖЕЛЫЕ модели для реализованных ковариаций и доходностей с толстыми хвостами», Журнал деловой и экономической статистики , 36 (4), 643-657.
   Компьютерный код: Матлаб код.

2. Компьютерный код, соответствующий Паттон, Эндрю Дж., Джоанна Ф. Зигель и Руи Чен (2018 г.): «Динамические полупараметрические модели ожидаемого дефицита (и стоимости, подверженной риску)», Журнал эконометрики.
   Компьютерный код: Матлаб код.

3. Компьютерный код, соответствующий Креал, Купман, Лукас (2013): «Обобщенные авторегрессионные модели оценки с приложениями», Журнал прикладной эконометрики .
   Компьютерный код: Матлаб код.

4. Пример программы волатильности GAS Рутгера Лита, Дэвида Краненбурга (обновление), Марчина Замойски (обновление), Matlab:
   Компьютерный код: Код Matlab, примеры данных и файл readme.

Код Ох

1. Компьютерный код для моделирования в Кустодио, Лукас, Шаумбург, Швааб (в печати): «Динамическая кластеризация многомерных панельных данных», Журнал эконометрики .
   Компьютерный код: Вол код.

2. Компьютерный код для моделирования в Швааб, Чжан, Лукас (2020): «Моделирование экстремальных явлений: изменяющаяся во времени форма экстремального хвоста», Дискуссионный документ Института Тинбергена 20-076/III .
   Компьютерный код: Вол код.

3. Компьютерный код для примеров в Лукас, Шаумбург, Швааб (2018): «Банковские бизнес-модели с нулевой процентной ставкой», Журнал деловой и экономической статистики .
   Компьютерный код: Вол код.

4. Компьютерный код для Бласкес, Франциско, Цзянюй Цзи и Андре Лукас (2016 г.): «Полупараметрические модели волатильности, основанные на оценках», Журнал вычислительной статистики и анализа данных 100 , 58-69.
   Компьютерный код: Вол код.

5. Компьютерный код, соответствующий Creal, Schwaab, Koopman, Lucas (2014): «Модели динамических факторов смешанного измерения, управляемые наблюдениями, с приложением к кредитному риску», Обзор экономики и статистики .
   Компьютерный код: Код Ox с макроданными.

6. Компьютерный код, соответствующий Креал, Купман, Лукас (2013): «Обобщенные авторегрессионные модели оценки с приложениями», Журнал прикладной эконометрики .
   Компьютерный код: Вол код.

7. Программа волатильности ГАЗ, Бык:
   Компьютерный код: Код Ox, примеры данных и файл readme.

8. Программа продолжительности ГАЗ, Бык:
   Компьютерный код: Код Ox, примеры данных и файл readme.

Модели GAS

Модели GAS

• Домашний
• Фон
• Код
• Газовые документы

GAS оценил траектории волатильности цен на электроэнергию Nordpool на основе распределения Стьюдента t и распределения Гаусса. Модель волатильности Gaussian GAS совпадает со знакомой моделью GARCH (дополнительная информация)

Модели обобщенной авторегрессионной оценки были предложены в их полной общности в Креал, Купман и Лукас (2008) как было разработано в то время в VU University Amsterdam; см. раздел документов GAS на сайте. Одновременно с этим Харви и Чакраварти (2008) в Кембридже разработали основанную на количественных показателях модель специально для волатильности, названную моделью Beta-t-(E)GARCH, основанную на точно такой же философии. Beta-t-(E)GARCH является частным случаем GAS. модель. ^[1]

Идея очень проста. Рассмотрим условную плотность наблюдения \(p(y_t | f_t)\) для наблюдений \(y_t\) и изменяющегося во времени параметра \(f_t\). Предположим, что параметр \(f_t\) следует за рекурсией

$$f_{t+1} = \omega + \beta f_t + \alpha S(f_t) \left[\frac{\partial \, log \, p(y_t | f_t)}{\ partial f_t} \right] ,$$

где \(S(f_t)\) — функция масштабирования для оценки логарифмической плотности наблюдения. Ключевым нововведением в этом выражении является использование масштабированной оценки для управления изменением параметра \(f_t\) во времени. Он напрямую связывает форму условной плотности наблюдения с динамикой самого \(f_t\).

Например, если \(p\) — нормальная плотность, а \(f_t\) — ее дисперсия, то путем удобного выбора масштабирования мы получаем знакомую модель GARCH. Если \(p\) — 9 Стьюдента0021 t плотность, однако мы НЕ получаем модель t -GARCH! Вместо этого балл распределения t заставляет динамику волатильности не слишком бурно реагировать на большие значения \(|y_t|\). Это имеет смысл: такие большие значения могут быть легко связаны с характером данных с толстыми хвостами и не должны полностью объясняться увеличением дисперсии. Эмпирический пример этого эффекта показан на рисунке на этой странице.

Если \(p\) — экспоненциальное распределение со средним \(f_t\), то мы получаем модель ACD. На самом деле, многие хорошо известные модели подпадают под GAS, и теперь можно легко разработать много новых интересных моделей с параметрами, изменяющимися во времени.

Учитывая данные до времени t , \(f_{t+1}\) известно. Таким образом, модель основана на наблюдении в терминологии Кокса (1981), а вероятность известна в закрытой форме посредством стандартного разложения ошибки прогнозирования.

Дополнительные структуры запаздывания и другую динамику можно легко добавить к уравнению перехода для \(f_{t+1}\) выше.