We investigate the effects of the misspecification of cointegrating(CI) ranks at other frequencies on the inference of seasonal models at the frequency of interest; our study includes tests for CI ranks and estimation of CI vectors. Earlier studies focused mostly on a single frequency corresponding to one seasonal root at a time, ignoring possible cointegration at the remaining frequencies. We investigate the effects of the mis-specification, especially in finite samples, by adopting Gaussian reduced rank(GRR) estimation by Ahn and Reinsel (1994) that considers cointegration at all frequencies of seasonal unit roots simultaneously. It is observed that the identification of the seasonal CI rank at the frequency of interest is sensitive to the mis-prespecification of the CI ranks at other frequencies, mainly when the CI ranks at the remaining frequencies are underspecified.
The problem for parameters estimation of the received signals impinging on array sensors has long been of great research Interest in a great variety of applications, such as radar, sonar, and land mobile communications systems. Conventional subspace-based algorithms, such as MUSIC and ESPRIT, require an extensive computation of inverse matrix and eigen-decomposition In this paper, we propose a new parameters estimation algorithm via nonlinear minimization, which is simplified computationally and estimates signal parameters simultaneously.
VIPHINDRARTIN, Sebastiana;ARDHANARI, Margaretha;WILANTARI, Regina Niken;SOMAJI, Rafael Purtomo;ARIANTI, Selvi
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제8권1호
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pp.647-654
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2021
This study examines the non-performing loans of rural banks and macroeconomic factors in Indonesia, including inflation, exchange rates, and interest rates. Theoretically, the existence of erratic macroeconomic conditions can affect the level of non-performing credit risk in rural credit banks in Indonesia. The effect of macroeconomic conditions on non-performing loans has a different response for each economic sector. The main objective of this study is to determine the effect of macroeconomic factors (inflation, exchange rates, and interest rates) and bank-specific factors (credit) on the Non-Performing Loans (NPL) of Rural Banks in Indonesia for the period from January 2015 to December 2018. This study uses a Vector Error Correction Model (VECM) estimation to determine the effect of independent variables consisting of macroeconomic factors and bank-specific factors. Based on the estimation results of the Vector Error Correction Model, three variables that have a positive and significant effect on long-term non-performing loans are credit, inflation, and interest rates. Meanwhile, in the short term, there are only two variables that have a positive and significant effect on non-performing loans, namely, credit and interest rates. Inflation and exchange rate variables have a negative and insignificant effect on bad credit in the short term.
정보의 수집, 기록, 처리, 저장을 하며 정보를 검색하고 제시해 주는 정보 시스템은 최근, 여러 방면에서 응용되어 인간의 여러 가지 활동을 지원하고 있다. 그런데, 현재의 정보 시스템은 일반적으로, 사용자의 명시적 제시에 대하여 시스템이 반응하고 정보를 제시하는 '반작용에 의한 소극적 모델(reactive model)'을 기반으로 하고 있다. 그러나 정보사회로 발전하기 위해서는 정보 시스템 자신이 자율적으로 인간의 행동이나 의도를 이해해, 거기에 기반을 두고 인간에게 지시나 정보 제공을 자발적으로 실시한다고 하는 '쌍방향의 동적 상호작용(mutual dynamic interaction)'이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 정보시스템과 사용자의 '시선' 정보 기반의 쌍방향의 동적 상호작용을 통하여, 사용자의 '흥미' 라고 하는 심리적 상태를 추정하여, 보다 적절하고 효과적인 정보를 제공할 수 있는 주시 모방 모델 기반의 지능형 정보 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 의인 에이전트(avatar)를 이용하여 사용자의 주시 행동을 모방하는 것에 의해, 사용자와의 '공동 주의'를 실시하는 주시 모방(Gaze-Mirroring)이라는 방법을 도입하여, 시스템이 사용자의 잠재적인 흥미를 추정하고 추정된 결과에 따라 적절한 정보를 제시한다. 이와 같은 사용자의 시선정보를 이용한 주시 모방 모델 기반의 지능형 정보 시스템은 시스템의 적극적인 상호작용을 통한 새로운 상호작용 방법의 개발이 될 뿐만아니라, 사용자의 주시 정보를 통하여, 사용자의 잠재적 흥미를 표출함으로써, 사용자의 의도를 이해해, 사용자가 원하는 정보를 제시해 줄 수 있다.
Over the last decade, considerable interest has focused on sample size estimation in the design of clinical trials. The resulting literature is scattered over many textbooks and journals. This paper presents these methods in a single review and comments on their application in practice.
본 논문에서는 움직임 추정 기법을 적응적으로 사용하는 프레임율 증강 기법인 AME-FRUC (Adaptive Motion Estimation Frame Rate Up-Conversion)을 제안하고자 한다. 제안하는 알고리즘은 영상의 움직임이 적은 영역에서 기존의 EBME (Extended Bilateral Motion Estimation)을 활용하고, 움직임 벡터 정보를 활용하여 관심영역을 결정한다. 관심 영역에서는 제안하는 텍스쳐 정보에 기반한 블록 분할을 활용한 단방향 움직임 추정을 수행하도록 하여 정확도를 높였다. 최종적으로 MCFI (Motion Compensated Frame Interpolation)기법을 움직임 추정 방법에 따라 적용하고 보간 하여 중간 프레임을 생성 한다. 실험 결과를 통해 제안하는 알고리즘이 기존의 FRUC 알고리즘에 비해 최대 68% 적은 SAD 연산으로 3dB 높은 PSNR 성능과 0.07 더 높은 SSIM 성능을 보이는 것을 확인할 수 있다.
사용자가 현재 응시하고 있는 위치를 자동으로 인식하는 응시점 추정과 추정된 응시점을 기반으로 객체를 탐지하는 기술을 활용한다면 사람의 시각적 행동을 파악하는데 더 정확하고 효율적인 방안이 될 수 있을 것이다. 본 논문에서는 응시점을 중심으로 관심 영역을 생성하고 해당 영역 내에서 객체를 탐지하는 방안을 제시한다. 자세하게는, 삼차원 응시점을 추정한 후에 추정된 응시점을 기반으로 관심 영역을 생성하여 관심 영역 내에서만 객체 탐지가 이루어지도록 설계한다. 실험을 통해 일반적인 객체 탐지와 제안된 관심 영역 내 객체 탐지 성능을 비교한 결과, 프레임당 처리 시간은 각각 1.4ms, 1.1ms로 관심 영역 내 객체 탐지가 처리 속도 면에서 더 우수한 것을 확인할 수 있었다.
An approach to make the information bound sharper in median-unbiased estimation, based on an analogue of the Cramer-Rao inequality developed by Sung et al. (1990), is introduced for continuous densities with a nuisance parameter by considering information quantities contained both in the parametric function of interest and in the nuisance parameter in a linear fashion. This approach is comparable to that of improving the information bound in mean-unbiased estimation for the case of two unknown parameters. Computation of an optimal weight corresponding to the nuisance parameter is also considered.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제9권3호
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pp.889-898
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2002
In decision theoretic estimation, the loss function usually emphasizes precision of estimation. However, one may have interest in goodness of fit of the overall model as well as precision of estimation. From this viewpoint, Zellner(1994) proposed the balanced loss function which takes account of both "goodness of fit" and "precision of estimation". This paper considers estimation of the parameter of a Bernoulli distribution using Zellner's(1994) balanced loss function. It is shown that the sample mean $\overline{X}$, is admissible. More general results, concerning the admissibility of estimators of the form $a\overline{X}+b$ are also presented. Finally, minimax estimators and some numerical results are given at the end of paper,at the end of paper.
Journal of information and communication convergence engineering
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제15권1호
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pp.7-13
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2017
We consider a distributed estimation where many nodes remotely placed at known locations collect the measurements of the parameter of interest, quantize these measurements, and transmit the quantized data to a fusion node; this fusion node performs the parameter estimation. Noting that quantizers at nodes should operate in a non-regular framework where multiple codewords or quantization partitions can be mapped from a single measurement to improve the system performance, we propose a low-weight estimation algorithm that finds the most feasible combination of codewords. This combination is found by computing the weighted sum of the possible combinations whose weights are obtained by counting their occurrence in a learning process. Otherwise, tremendous complexity will be inevitable due to multiple codewords or partitions interpreted from non-regular quantized data. We conduct extensive experiments to demonstrate that the proposed algorithm provides a statistically significant performance gain with low complexity as compared to typical estimation techniques.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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