The purpose of this research is reconstruction of annual precipitation based on Tree-ring series at Seorak mountain and examine its effectiveness. To do so we performed nonlinear time series characteristics test of Tree-ring series and reconstructed annual precipitation of Gangneung from 1687 to 1911 using Artificial neural network and Nonlinear autoregressive exogeneous input (NARX) model which reflects stochastic properties. As a result, Tree-ring series at Seorak Mountain shows nonlinear time series property and reconstructed annual precipitation series drawn from NARX is similar in statistical characteristics of observed annual time series.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
/
v.17
no.4
/
pp.663-670
/
2016
This paper analyzes the asymmetric pass-through effects of crude oil price changes on export prices in Korea's manufacturing sector using a nonlinear autoregressive distributed lag (NARDL) model. These pass-through effects are important for Korean companies that are highly dependent on exports. Because the effects differ by industry, eight sectors of the manufacturing industry were examined. The model is effective for separately testing the long-term and short-term differences between the export-price pass-through effects when crude oil prices increase and decrease. The estimation results show that there is positive pass-through to export prices as crude oil prices change, and there are asymmetric effects in some manufacturing sectors. Short-term asymmetries were detected in the export prices of five sectors that include general machinery and transport equipment, and significant long-term asymmetries were found for petroleum and coal products and for textile and leather products. The long-term export price of oil and coal products rose by 0.992% with a 1% increase in the oil price and fell by 0.977% with 1% decrease. Therefore, corporate strategies and government export policies should be established in accordance with these asymmetric pass-through effects.
This paper considers the tests for the presence of smooth transition non-linearity in the partially nonstationary vector autoregressive model. The transition parameters cannot be identified under the null hypothesis of linearity, and therefore this paper develops the tests for smooth transition nonlinearity, the associated asymptotic theory and the bootstrap inference. The Monte Carlo simulation evidence shows that the bootstrap inference generates moderate size and power performances.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
/
v.18
no.1
/
pp.237-245
/
2007
Nonlinear asymmetric time series models have the growing interest in econometrics and finance. Threshold model is one of the successful asymmetric model. We consider a smooth transition ARMA model which converges a.s. to a threshold ARMA model and show that the smooth transition ARMA model admits a stationary measure, provided a suitable condition on the coefficients of the autoregressive parts of the different regimes is satisfied. Stationarity of a smooth transition GARCH model is also obtained.
We have presented a nonparametric stochastic approach for the SOI(Southern Oscillation Index) series that used nonlinear methodology called Nonlinear AutoRegressive(NAR) based on conditional kernel density function and CAFPE(Corrected Asymptotic Final Prediction Error) lag selection. The fitted linear AR model represents heteroscedasticity, and besides, a BDS(Brock - Dechert - Sheinkman) statistics is rejected. Hence, we applied NAR model to the SOI series. We can identify the lags 1, 2 and 4 are appropriate one, and estimated conditional mean function. There is no autocorrelation of residuals in the Portmanteau Test. However, the null hypothesis of normality and no heteroscedasticity is rejected in the Jarque-Bera Test and ARCH-LM Test, respectively. Moreover, the lag selection for conditional standard deviation function with CAFPE provides lags 3, 8 and 9. As the results of conditional standard deviation analysis, all I.I.D assumptions of the residuals are accepted. Particularly, the BDS statistics is accepted at the 95% and 99% significance level. Finally, we split the SOI set into a sample for estimating themodel and a sample for out-of-sample prediction, that is, we conduct the one-step ahead forecasts for the last 97 values (15%). The NAR model shows a MSEP of 0.5464 that is 7% lower than those of the linear model. Hence, the relevance of the NAR model may be proved in these results, and the nonparametric NAR model is encouraging rather than a linear one to reflect the nonlinearity of SOI series.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
/
1993.06a
/
pp.857-860
/
1993
In this paper, we apply the self generating neuro fuzzy model (SGNFM) to the dimension analysis of the chaotic time series. Firstly, we formulate a nonlinear time series identification problem with nonlinear autoregressive (NARMAX) model. Secondly, we propose an identification algorithm using SGNFM. We apply this method to the estimation of embedding dimension for chaotic time series, since the embedding dimension plays an essential role for the identification and the prediction of chaotic time series. In this estimation method, identification problems with gradually increasing embedding dimension are solved, and the identified result is used for computing correlation coefficients between the predicted time series and the observed one. We apply this method to the dimension estimation of a chaotic pulsation in a finger's capillary vessels.
Journal of Information Technology Applications and Management
/
v.29
no.4
/
pp.17-33
/
2022
This study measures the internal and external competitiveness of 35 OECD countries in the insurance industry. We analyze whether variables related to the Fourth Industrial Revolution affect international competitiveness by applying a nonlinear autoregressive distributed lag model. As a result, the competitiveness of life insurance foreign companies in internal is showing positive responses in high income inequality countries. In addition, insurance companies in countries with low income inequality have shown high performance in external. The non-life insurance industry is less sensitive to shocks than life insurance. This is because non-life insurance is a more dangerous industry than life insurance and there are many restrictions on policies and regulations. The reason is that non-life insurance is a more dangerous industry than life insurance and there are many restrictions on policies and regulations.
Grzesiak, Wilhelm;Zaborski, Daniel;Szatkowska, Iwona;Krolaczyk, Katarzyna
Animal Bioscience
/
v.34
no.4
/
pp.770-782
/
2021
Objective: The aim of the present study was to compare the effectiveness of three approaches (the seasonal auto-regressive integrated moving average [SARIMA] model, the nonlinear autoregressive exogenous [NARX] artificial neural networks and Wood's model) to the prediction of milk yield during lactation. Methods: The dataset comprised monthly test-day records from 965 Polish Holstein-Friesian Black-and-White primiparous cows. The milk yields from cows in their first lactation (from 5 to 305 days in milk) were used. Each lactation was divided into ten lactation stages of approximately 30 days. Two age groups and four calving seasons were distinguished. The records collected between 2009 and 2015 were used for model fitting and those from 2016 for the verification of predictive performance. Results: No significant differences between the predicted and the real values were found. The predictions generated by SARIMA were slightly more accurate, although they did not differ significantly from those produced by the NARX and Wood's models. SARIMA had a slightly better performance, especially in the initial periods, whereas the NARX and Wood's models in the later ones. Conclusion: The use of SARIMA was more time-consuming than that of NARX and Wood's model. The application of the SARIMA, NARX and Wood's models (after their implementation in a user-friendly software) may allow farmers to estimate milk yield of cows that begin production for the first time.
The heterogeneous autoregressive (HAR) model is a simple linear model that is commonly used to explain long memory in the realized volatility. However, as realized volatility has more complicated features such as conditional heteroscedasticity, leverage effect, and volatility clustering, it is necessary to extend the simple HAR model. Therefore, to better incorporate the stylized facts, we propose a threshold HAR model with GARCH errors, namely the THAR-GARCH model. That is, the THAR-GARCH model is a nonlinear model whose coefficients vary according to a threshold value, and the conditional heteroscedasticity is explained through the GARCH errors. Model parameters are estimated using an iterative weighted least squares estimation method. Our simulation study supports the consistency of the iterative estimation method. In addition, we show that the proposed THAR-GARCH model has better forecasting power by applying to the realized volatility of major 21 stock indices around the world.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
/
v.14
no.2
/
pp.907-923
/
2020
For the severe haze situation in the Beijing-Tianjin-Hebei region, conventional fine particulate matter (PM2.5) concentration prediction methods based on pollutant data face problems such as incomplete data, which may lead to poor prediction performance. Therefore, this paper proposes a method of predicting the PM2.5 concentration based on image analysis technology that combines image data, which can reflect the original weather conditions, with currently popular machine learning methods. First, based on local parameter estimation, autoregressive (AR) model analysis and local estimation of the increase in image blur, we extract features from the weather images using an approach inspired by free energy and a no-reference robust metric model. Next, we compare the coefficient energy and contrast difference of each pixel in the AR model and then use the percentages to calculate the image sharpness to derive the overall mass fraction. Furthermore, the results are compared. The relationship between residual value and PM2.5 concentration is fitted by generalized Gauss distribution (GGD) model. Finally, nonlinear mapping is performed via the wavelet neural network (WNN) method to obtain the PM2.5 concentration. Experimental results obtained on real data show that the proposed method offers an improved prediction accuracy and lower root mean square error (RMSE).
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.