The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.1
no.2
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pp.5-13
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2014
The purpose of this paper is to carry out an empirical analysis of the link that exists between microfinance and poverty alleviation. The analysis is driven by literature searches on empirical works done by different researchers in different contexts. Qualitative research methodology was adopted, following a desktop approach. An empirical literature review took a centre stage in this investigation. An analysis of empirical works shows that microfinance enhances poverty alleviation despite the challenges such as the Indian Andhra Pradesh crisis. The paper is limited to a review of empirical sources of literature. A field survey, supported by an econometric analysis would have helped to generate robust results. This paper attempts to bring together the empirical works that were done in different contexts to shed light on the important relationship between microfinance and poverty. Many research works on microfinance depend upon personal anecdotes, thus this present paper attempts to compile the scattered empirical findings on microfinance and poverty alleviation.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.19
no.4
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pp.607-617
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2012
The goodness-of-fit test for multivariate normal distribution is important because most multivariate statistical methods are based on the assumption of multivariate normality. We propose goodness-of-fit test statistics for multivariate normality based on the modified squared distance. The empirical percentage points of the null distribution of the proposed statistics are presented via numerical simulations. We compare performance of several test statistics through a Monte Carlo simulation.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.26
no.6
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pp.623-633
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2019
This paper proposes two distance measures between two cumulative hazard functions that can be obtained by comparing their difference and ratio, respectively. Then we estimate the measures and present goodness of t test statistics. Since the proposed test statistics are expressed in terms of the cumulative hazard functions, we can easily give more weights on earlier (or later) departures in cumulative hazards if we like to place an emphasis on earlier (or later) departures. We also show that these test statistics present comparable performances with other well-known test statistics based on the empirical distribution function for an exponential null distribution. The proposed test statistic is an omnibus test which is applicable to other lots of distributions than an exponential distribution.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.23
no.3
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pp.215-230
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2016
The powers of some tests for independence hypothesis against positive (negative) quadrant dependence in generalized Farlie-Gumbel-Morgenstern distribution are compared graphically by simulation. Some of these tests are usual linear rank tests of independence. Two other possible rank tests of independence are locally most powerful rank test and a powerful nonparametric test based on the $Cram{\acute{e}}r-von$ Mises statistic. We also evaluate the empirical power of the class of distribution-free tests proposed by Kochar and Gupta (1987) based on the asymptotic distribution of a U-statistic and the test statistic proposed by $G{\ddot{u}}ven$ and Kotz (2008) in generalized Farlie-Gumbel-Morgenstern distribution. Tests of independence are also compared for sample sizes n = 20, 30, 50, empirically. Finally, we apply two examples to illustrate the results.
An empirical Bayesian approach is discussed for estimation of characteristics from the two-way balanced rotation sampling design which includes U.S. Current Population Survey and Canadian Labor Force Survey as special cases. An empirical Bayesian estimator is derived for monthly effect under presence of two types of biases and correlations It is shown that the marginal distribution of observation provides more general correlation structure than that frequentist has assumed. Consistent estimators are derived for hyper-parameters in Normal priors.
International Journal of Reliability and Applications
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v.2
no.1
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pp.49-56
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2001
In this paper we consider empirical Bayes estimation of the hazard rate and survival probabilities with right censored data under the assumption that the hazard function is constant over the period of observation and the prior distribution is gamma. We provide an estimator of the first derivative of the prior moment generating function that converges at each point to the true value in $L_2$ and use it to obtain, easy to compute, asymptotically optimal estimators under the squared error loss function.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.14
no.1
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pp.195-203
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2007
In this paper we propose support vector quantile regression (SVQR) for randomly right censored data. The proposed procedure basically utilizes iterative method based on the empirical distribution functions of the censored times and the sample quantiles of the observed variables, and applies support vector regression for the estimation of the quantile function. Experimental results we then presented to indicate the performance of the proposed procedure.
We consider a supercritical multitype age dependent branching process. We define a stochastic process Zf(t) which is a functional of the empirical age distribution. When the limit of the expectation of this functional vanishes we4 find some sufficient conditions for the asymptotic normality of the mean of f with respect to the empirical age distribution at time t.
Let P be a probability measure on the real line with Lebesque-density f. The usual estimator of the distribution function (≡df) of P for the sample $\chi$$_1$,…, $\chi$$\_$n/ is the empirical df: F$\_$n/(t)=(equation omitted). But this estimator does not take into account the smoothness of F, that is, the existence of a density f. Therefore, one should expect that an estimator which is better adapted to this situation beats the empirical df with respect to a reasonable measure of performance.(omitted)
Purpose: Facing numerous challenges, organizational management is one of the most important research areas for organizations which handles workers' behaviors when they are within their workplace and organization to make more profits. The current research aims to analyze the effect of organizational management factors on direct employee consultation in distribution channels. Research design, data, and methodology: To achieve the purpose of the study and provide adequate empirical results, the current authors conducted the structural equation analysis using IBM AMOS 24.0 and collected 387 U.S employees in distribution channels (Wholesale and Retail shops). Results: Investigating the relationships between three organizational management factors and direct employee consultation, we found out that organizational practitioners in distribution channels face numerous challenges that must be resolved to ensure effective direct employee consultation to benefit employees. Empirical findings suggest that practitioners and leaders in distribution channels should focus on developing employee psychological management and utilizing direct employee consultation. Conclusions: In sum, the present research concludes that it must ensure that the employee in distribution channels should be a comfortable environment to appropriately respond to consultations. An approachable management team is ideal for employee consultations to find the right ways to keep employees at par with the consultation issues.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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