نتایج جستجو برای: مدل varma mv

تعداد نتایج: 143015  

ژورنال: :تحقیقات مدلسازی اقتصادی 0
شهرام فتاحی shahram fattahi razi university, faculty of social sciences, department of economics, shahid beheshti blvd, zip code: 67146-64685, kermanshah, iranکرمانشاه بلوار شهید بهشتی دانشکده علوم اجتماعی دانشگاه رازی کرمانشاه گروه اقتصاد کد پستی 67146-64685 کیومرث سهیلی kiomars sohaili razi university, faculty of social sciences, department of economics, shahid beheshti blvd, zip code: 67146-64685, kermanshah, iranکرمانشاه بلوار شهید بهشتی دانشکده علوم اجتماعی دانشگاه رازی کرمانشاه گروه اقتصاد کد پستی 67146-64685 حامد عبدالملکی hamed abdolmaleki tabriz universityدانشگاه تبریز

نوسانات قیمت نفت توأم با نااطمینانی به عنوان متغیری برون زا، از مهم ترین عوامل تأثیرگذار در نوسانات تولید ناخالص داخلی کشورها به ویژه کشورهای صادرکنندۀ نفت است. این پژوهش به بررسی اثر نااطمینانی قیمت نفت بر رشد تولید ناخالص داخلی ایران با استفاده از داده های فصلی 1390:4-1367:1 می پردازد. مدل مورد استفاده در این پژوهش، مدل نامتقارن varma, mvgarch-m و روش برآورد شبه حداکثر راست نمایی (qml) می باش...

ژورنال: :سیاست گذاری اقتصادی 2016
حامد عبدالملکی سید کمال صادقی

اثرات نااطمینانی اقتصاد کلان اعم از اسمی (تورم) و حقیقی (رشد تولید) بر عملکرد و کارایی اقتصاد از جمله موضوعات مهم و پیچیده می باشد. هزینه های تورم بالا و نااطمینانی تورم اثرات نامطلوب و جبران ناپذیری را بر پیکره اقتصاد و رفاه جامعه وارد می سازد. جدای از روند تورم در طول زمان، نااطمینانی تورم نیز ممکن است رشد تولید را تحت تاثیر قرار دهد. همانند نااطمینانی تورم، نااطمینانی رشد تولید نیز می تواند ...

ژورنال: اقتصاد مقداری 2020

اغلب داده‌های سری زمانی چند متغیره با استفاده از مدل اتورگرسیو میانگین متحرک برداری (VARMA) مدل بندی می‌شود. ولی وجود نقاط دورافتاده اغلب ناقض فروض مانایی بوده و ممکن است باعث مدل‌سازی اشتباه، اریبی برآورد پارامترها و پیش‌بینی نادرست شود. بنابراین در این تحقیق، برآورد جدیدِ مبتنی ب...

2014
Zhi-Min Chang Zheng-Guang Zhang Lin Yang Xiang-Sheng Chen

Two new species of Varma Distant, 1906, V. falcata Chang & Chen, sp. n. (China: Guizhou) and V. lobata Chang & Chen, sp. n. (China: Guizhou) are described and illustrated. The female genitalia of four speices including two known species are described and illustrated for the first time. The diagnostic characters of this genus are redefined. A checklist to the species of Varma in China is given. ...

2008
Ataman Ozyildirim Peter A. Zadrozny Baoline Chen

We develop and apply a method, called weighted-covariance factor decomposition (WCD), for reducing large estimated vector autoregressive moving-average (VARMA) data models of many "important" and "unimportant" variables to smaller VARMAfactor models of "important" variables and significant factors. WCD has four particularly notable features, compared to frequently used principal components deco...

Journal: :journal of mahani mathematical research center 0
l. torkzadeh islamic azad university kerman h. hojat islamic azad university kerman

in this paper rst we de ne the notions of positive implicativehyper mv -ideals of types 1,2,3 and 4 in hyper mv -algebras and we investigatethe relationship between of them . then by some examples we show that thesenotions are not equivalent. finally we give some relations between these notionsand the notions of (weak) hyper mv -ideals and (weak) hyper mv -deductivesystems of hyper mv -algebras.

Journal: :Indian Journal of Research in Homoeopathy 2019

2014
George Athanasopoulos Wenying Yao D. S. Poskitt Farshid Vahid

This article studies a simple, coherent approach for identifying and estimating error correcting vector autoregressive moving average (EC-VARMA) models. Canonical correlation analysis is implemented for both determining the cointegrating rank, using a strongly consistent method, and identifying the short-run VARMA dynamics, using the scalar component methodology. Finite sample performances are ...

Journal: :journal of mahani mathematical research center 0
l. torkzadeh kerman branch, islamic azad university sh. ghorbani bam higher education complexes

in this paper we characterize hyper mv -algebras in which 0 or1 are scalar elements . we prove that any nite hyper mv -algebra that 0is a scaler element in it, is an mv -algebra. finally we characterize hypermv -algebras of order 2 and order 3.

نمودار تعداد نتایج جستجو در هر سال

با کلیک روی نمودار نتایج را به سال انتشار فیلتر کنید

function paginate(evt) { url=/search_year_filter/ var term=document.getElementById("search_meta_data").dataset.term pg=parseInt(evt.target.text) var data={ "year":filter_year, "term":term, "pgn":pg } filtered_res=post_and_fetch(data,url) window.scrollTo(0,0); } function update_search_meta(search_meta) { meta_place=document.getElementById("search_meta_data") term=search_meta.term active_pgn=search_meta.pgn num_res=search_meta.num_res num_pages=search_meta.num_pages year=search_meta.year meta_place.dataset.term=term meta_place.dataset.page=active_pgn meta_place.dataset.num_res=num_res meta_place.dataset.num_pages=num_pages meta_place.dataset.year=year document.getElementById("num_result_place").innerHTML=num_res if (year !== "unfilter"){ document.getElementById("year_filter_label").style="display:inline;" document.getElementById("year_filter_place").innerHTML=year }else { document.getElementById("year_filter_label").style="display:none;" document.getElementById("year_filter_place").innerHTML="" } } function update_pagination() { search_meta_place=document.getElementById('search_meta_data') num_pages=search_meta_place.dataset.num_pages; active_pgn=parseInt(search_meta_place.dataset.page); document.getElementById("pgn-ul").innerHTML=""; pgn_html=""; for (i = 1; i <= num_pages; i++){ if (i===active_pgn){ actv="active" }else {actv=""} pgn_li="
  • " +i+ "
  • "; pgn_html+=pgn_li; } document.getElementById("pgn-ul").innerHTML=pgn_html var pgn_links = document.querySelectorAll('.mypgn'); pgn_links.forEach(function(pgn_link) { pgn_link.addEventListener('click', paginate) }) } function post_and_fetch(data,url) { showLoading() xhr = new XMLHttpRequest(); xhr.open('POST', url, true); xhr.setRequestHeader('Content-Type', 'application/json; charset=UTF-8'); xhr.onreadystatechange = function() { if (xhr.readyState === 4 && xhr.status === 200) { var resp = xhr.responseText; resp_json=JSON.parse(resp) resp_place = document.getElementById("search_result_div") resp_place.innerHTML = resp_json['results'] search_meta = resp_json['meta'] update_search_meta(search_meta) update_pagination() hideLoading() } }; xhr.send(JSON.stringify(data)); } function unfilter() { url=/search_year_filter/ var term=document.getElementById("search_meta_data").dataset.term var data={ "year":"unfilter", "term":term, "pgn":1 } filtered_res=post_and_fetch(data,url) } function deactivate_all_bars(){ var yrchart = document.querySelectorAll('.ct-bar'); yrchart.forEach(function(bar) { bar.dataset.active = false bar.style = "stroke:#71a3c5;" }) } year_chart.on("created", function() { var yrchart = document.querySelectorAll('.ct-bar'); yrchart.forEach(function(check) { check.addEventListener('click', checkIndex); }) }); function checkIndex(event) { var yrchart = document.querySelectorAll('.ct-bar'); var year_bar = event.target if (year_bar.dataset.active == "true") { unfilter_res = unfilter() year_bar.dataset.active = false year_bar.style = "stroke:#1d2b3699;" } else { deactivate_all_bars() year_bar.dataset.active = true year_bar.style = "stroke:#e56f6f;" filter_year = chart_data['labels'][Array.from(yrchart).indexOf(year_bar)] url=/search_year_filter/ var term=document.getElementById("search_meta_data").dataset.term var data={ "year":filter_year, "term":term, "pgn":1 } filtered_res=post_and_fetch(data,url) } } function showLoading() { document.getElementById("loading").style.display = "block"; setTimeout(hideLoading, 10000); // 10 seconds } function hideLoading() { document.getElementById("loading").style.display = "none"; } -->