The problem of recursive filtering for discrete market model with unknown parameters is considered. In this paper, we develop an effective filtering algorithm for discrete market systems with unknown parameters and the error covariance equation determining the accuracy of the proposed algorithm is derived.
RASHEDI, Khudhayr A.;ISMAIL, Mohd T.;WADI, S. Al;SERROUKH, Abdeslam
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제7권12호
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pp.1-10
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2020
This study investigates the problem of outlier detection based on discrete wavelet transform in the context of time series data where the identification and treatment of outliers constitute an important component. An outlier is defined as a data point that deviates so much from the rest of observations within a data sample. In this work we focus on the application of the traditional method suggested by Tukey (1977) for detecting outliers in the closed price series of the Saudi Arabia stock market (Tadawul) between Oct. 2011 and Dec. 2019. The method is applied to the details obtained from the MODWT (Maximal-Overlap Discrete Wavelet Transform) of the original series. The result show that the suggested methodology was successful in detecting all of the outliers in the series. The findings of this study suggest that we can model and forecast the volatility of returns from the reconstructed series without outliers using GARCH models. The estimated GARCH volatility model was compared to other asymmetric GARCH models using standard forecast error metrics. It is found that the performance of the standard GARCH model were as good as that of the gjrGARCH model over the out-of-sample forecasts for returns among other GARCH specifications.
수요예측은 국가와 기업의 전략수립과 효율적인 자원활용에 있어서 필수적인 사전기획요소이다. 본 논문은 이산선택모델과 확산모델을 복합적으로 고려하여 다세대 제품의 수요를 예측하였다. 이산선택모델은 정적인 관점에서 소비자들의 제품에 대한 평가를 분석하는 모델이다. 본 논문에서는 이러한 이산선택모델에 수요의 동적인 변화양상을 고려할 수 있는 확산모델을 결합하였다. 실증분석으로서 1999년에서 2005년까지의 세계 DRAM시장 수요를 예측하였다. 또한, DRAM의 가격과 기억용량에 대해 '무어의 법칙' 과 '학습곡선'을 각각 적용한 기술예측을 시도하였으며, 이를 바탕으로 보다 정교한 예측모델을 전개하였다. 제시된 모델은 산업수준의 자료를 이용하였으므로, 이산선택모델을 inversion 하여 분석을 시도하였다. 이를 통해 기존세대의 DRAM 제품에 대한 수요뿐만 아니라, 새로운 세대의 DRAM 제품에 대한 수요를 비교적 정확히 예측할 수 있었다.
Revenue management problems originated in the 1970's in the context of the airline industry have been successfully introduced in airline industries. It has started on the capacity control by booking classes for available seats, and has been recognized as a powerful tool to maximize the total revenue. Changing customer behavior and airline market environments, however, has required a new mechanism for improving the revenue. Dynamic pricing is one of innovative tools which is to adjust prices according to the market status. In this paper, we consider a dynamic pricing and seat control problem for discrete time horizon. The problem can be modeled as a stochastic programming problem. Applying the linear approximation technique and given the price set for each time, we suggest a mixed Integer Programming model to solve our problem efficiently. From the simulation results, we can find our model makes good performance and can be expanded to other comprehensive problems.
Quality function deployment (QFD) is a widely adopted customer-oriented product development methodology by analyzing customer requirements. It is a main activity in QFD planning process to determine the optimal values of the technical attributes (TAs) so as to achieve the customer requirements (CRs) from the House of Quality (HoQ). In most of the previous research, all the TAs in QFD are assumed to have either continuous or discrete values. In the real world applications, the continuous TAs and the discrete TAs are often mixed in QFD. In this paper, a mixed integer linear programming model is formulated to obtain the optimal values for the continuous TAs and the discrete TAs in QFD planning as well as Branch and Bound (B and B) algorithm is proposed as the solution approach. Finally, the proposed model and solution approach are illustrated with an office chair under multi-segment market, and the sensitivity analysis is performed to study how the proposed model and its solutions respond to the variation for the two elements which are budget and CRs' weights.
Technology competitiveness evaluates environmental and engineered technology and process at both the scientific and market levels. There are increasing concerns to measure the effects of the technology variables on the potential market feasibility levels. However, there are very little empirical analysis studies on that issue. This study investigates the impacts of technology variables on the levels of market feasibility based on 230 data obtained from Korea Technology Transfer Center. As various statistical analysis, the canonical discriminant model, logit discriminant model and classification model were used and their results were compared. This study results showed that major technology variables had very significant relations to discriminate high and low categories of market feasibility. Finally, this study will help building management strategies to level up the potential market performance and also help financial Institutions to decide funds needed for small-sized technology firms.
We derive discrete time model of the geometric fractional Brownian motion. It provides numerical pricing scheme of financial derivatives when the market is driven by geometric fractional Brownian motion. With the convergence analysis, we guarantee the convergence of Monte Carlo simulations. The strong convergence rate of our scheme has order H which is Hurst parameter. To obtain our model we need to convert Wick product term of stochastic differential equation into Wick free discrete equation through Malliavin calculus but ours does not include Malliavin derivative term. Finally, we include several numerical experiments for the option pricing.
Purpose - This study was carried out to analyze the influential factors of how consumers methodize purchasing agricultural products via direct market. It further utilizes the Discrete Choice Model to analyze consumer decision specifically with regards to individual markets and store attributes. Research design and methodology - This study will use the multinomial logit model to interpret the influential factors behind selecting a specific market to purchase from. This study establishes 'online direct-purchase' as the base category with 'direct farm markets', 'local foods direct markets', 'produce boxes (CSA)' as substitutes. Results - Firstly, the variety of products, price and freshness had a positive influence on choosing 'direct farm markets' while convenience of payment and transportation had a negative influence. Second, freshness and store attributes had a positive influence on choosing 'local foods direct markets' but product price and packaging, location accessibility had a negative influence. And although product creditability had a positive influence on purchasing 'produce boxes (CSA)', product price had a negative influence. Conclusions - Accordingly, there is a need for the South Korean government to encourage the adoption of mobile payment through smartphone applications in direct farm markets to vitalize direct agricultural purchasing. However, this does need to be approached cautiously as price has a conflicting affect for each method of purchase.
The restructuring of power industry is still going on all over the world for last several decades. Many kinds of restructuring model have been studied, proposed, and applied. Among those models, power pool is more popular than other. This paper assumes the power pool market structure having competitive generation sector, and a new method is presented to build a bidding strategy in that market. The utilities participating in the market have the perfect information of their cost and price functions, but they don't know which strategy to be chosen by others. To define one's strategy as a vector, we make utility's cost/price functions into discrete step functions. An utility knows only his own strategy, so he estimates the other's cost/price functions into discrete step functions. An utility knows only his own strategy, so he estimates the other's strategy using Nash equilibrium or stochastic methods. And he also has to forecast the system demand. According to this forecasting result, his payoffs can be changed. Considering these all conditions, we formulate a bidding game problem and apply noncooperative game theory to that problem for the optimal strategy or solution. Some restrictive assumption are added for simplification of solving process. A numerical example is given in Case Study to show essential features and concrete results of this approach.
This paper presents a model of competitive positioning and pricing of new products in a multi-segmented market. The segments in the market are located on a multi-dimensional discrete attribute space with fixed demands. Firms launch products sequentially on the attribute space, incurring fixed and variable costs, and then decide on their product prices. Each firm acts to maximize its profit. Market share of a firm is determined by the position and price of Its product. We provide sufficient conditions for the existence and uniqueness of Nash equilibrium Another equilibrium concept is Introduced and related to the Nash equilibrium. A heuristic algorithm based on genetic algorithms is designed to obtain the Nash equilibrium.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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