Japan's frozen shrimp future market is the only fisheries future commodity market in the world. This empirical study examines the lead and lag relationship between Japan frozen shrimp spot and future markets using the daily prices from August 1, 2002 to December 31, 2005. Frozen shrimp future contract is listed on Japan Kansai Commodities Exchange. Japan imports approximately 250,000 tons of frozen shrimp annually, of which just under 70,000 tons, nearly 30%, are black tiger shrimp. Approximately 90% of black tiger shrimp are caught in Indonesia, India, Thailand and Vietnam, and the two largest consumers of these shrimp are Japan and the U.S.A. Kansai Commodities Exchange adopts the India black tiger shrimp as standard future commodity. We use unit root test, Johansen cointegration test, Granger causality test, Vector autoregressive analysis and Impulse response analysis. However, considering the long - term relationships between the level variables of frozen shrimp spot and futures, we introduced Vector Error Correction Model. We find that the price change of frozen shrimp futures with next 1, 2, 3, 4, 5 month maturity have a strong predictive power to the change of frozen shrimp spot and the change of frozen shrimp spot also have a predictive power to the change of frozen shrimp with next 1, 2, 3 month maturity. But, the explanatory power of the frozen shrimp futures is relatively greater than that of frozen shrimp spot.
This paper presents a new dual loop control using novel vector phase locked loop(VP-PLL) for a high power static var compensator(SVC) with three-level GTO voltage source inverter(VSI). Through circuit DQ-transformation, a simple dq-axis equivalent circuit is obtained. From this, DC analysis is carried out to obtain maximum controllable phase angle ${\alpha}_{max}$ per unit current between the three phase source and the switching function of inverter, and AC open-loop transfer function is given. Because ${\alpha}_{max}$ becomes small in high power SVC, this paper proposes VP-PLL for more accurate $\alpha$-control. As a result, the overall control loop has dual loop structure, which consists of inner VP-PLL for synchronizing the phase angle with source and outer Q-loop for compensating reactive power of load. Finally, the validity of the proposed control method is verified through the experimental results.
This paper presents a natural corners-based SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) with a robust data association algorithm in a real unknown environment. Corners are extracted from raw laser sensor data, which are chosen as landmarks for correcting the pose of mobile robot and building the map. In the proposed data association method, the extracted corners in every step are separated into several groups with small numbers of corners. In each group, local best matching vector between new corners and stored ones is found by joint compatibility, while nearest feature for every new corner is checked by individual compatibility. All these groups with local best matching vector and nearest feature candidate of each new corner are combined by partial compatibility with linear matching time. Finally, SLAM experiment results in an indoor environment based on the extracted corners show good robustness and low computation complexity of the proposed algorithms in comparison with existing methods.
Despite the remarkable advancements of the modern medicine, the traditional system of medicine (TSM) still serves as a potential primary health care modality in the in low- and middle-income countries. The recent reports suggest that there is a renewed interest has been observed towards TSM in the developed countries too, because of the adverse side-effect of modern medicines. Medicinal plants have been widely serving as a rich source of therapeutic agent. Ethiopia is one of the most reserves rich countries in the world. It is renowned for well-diversified and natural resources in terms of its unique flora and fauna. Ethiopian deep-rooted tradition and culture largely depends on the usage of plants for their religious ceremonies, impressive festivals, traditional medicinal uses and other basic necessities. The present scrutiny is an attempt to understand the omnipotent nature of an Ethiopian Ethnomedicinal plant called Tinjute [vernacular name (local native language, Amharic); Otostegia integrifolia]. There are several studies suggest that Tinjute can be used as a natural medicine or health-promoting agents for various disorders and ailments. Nevertheless, in Ethiopia, it is renowned as an insect repellent to drive-away insect vector of diseases, particularly mosquitoes in the early evening. However, there are many more issues and challenges which must be urgently addressed to scientifically formulate various potent, efficacious, safe and highly selective phytotherapeutic agents and insects' repellent from the Tinjute plant in the near future.
Hydraulic actuators are important in modern industry due to high power, fast response, and high stiffness. In recent years, hybrid actuation system, which combines electric and hydraulic technology in a compact unit, can be adapted to a wide variety of force, speed and torque requirements. Moreover, the hybrid actuation system has dealt with the energy consumption and noise problem existed in the conventional hydraulic system. Therefore, hybrid actuator has a wide range of application fields such as plastic injection-molding and metal forming technology, where force or pressure control is the most important technology. In this paper, the solution for force control of hybrid system is presented. However, some limitations still exist such as deterioration of the performance of transient response due to the variable environment stiffness. Therefore, intelligent switching control using Learning Vector Quantization Neural Network (LVQNN) is newly proposed in this paper in order to overcome these limitations. Experiments are carried out to evaluate the effectiveness of the proposed algorithm with large variation of stiffness of external environment. In addition, it is understood that the new system has energy saving effect even though it has almost the same response as that of valve controlled system.
The present study aims to determine the optimized shape for the maximum electric energy production of building integrated photovoltaic system (BIPV) noise barrier through numerical analysis. The shape of BIPV noise barrier is one of the important factors in determining angle difference between direction vector of the sun and normal vector of the sound barrier surface. This study simulated numerically the flow and thermal fields for different angles in the range from $90^{\circ}$ to $180^{\circ}$, and from the results, the amount of isolation onto noise barrier surface was estimated along the angle between ground and top side of noise barrier. The commercial CFD code (Fluent V. 13.0) was used for calculation. It was found that the maximum amount of insolation per unit area was 19.6 MJ for $105^{\circ}$ case during a day in summer and was estimated 12.4 MJ in $150^{\circ}$ case during a day in winter. The results of the summer and winter cases showed the different tendency and this result would be useful in determining the appropriate shape of noise barrier which can be mounted under various circumstances.
This research aims to examine the predictive power of multiple online stock message boards, namely, NAVER Finance and PAXNET, which are the most popular stock message boards in South Korea, in stock market activities. If predictive power exists, we then compare the predictive power of multiple online stock message boards. To accomplish the research purpose, we constructed a panel data set with close price, volatility, Spell out acronyms at first mention.PER, and number of posts in 40 companies in three months, and conducted a panel vector auto-regression analysis. The analysis results showed that the number of posts could predict stock market activities. In NAVER Finance, previous number of posts positively influenced volatility on the day. In PAXNET, previous number of posts positively influenced close price, volatility, and PER on the day. Second, we confirmed a difference in the prediction power for stock market activities between multiple online stock message boards. This research is limited by the fact that it only considered 40 companies and three stock market activities. Nevertheless, we found correlation between online stock message board and stock market activities and provided practical implications. We suggest that investors need to focus on specific online message boards to find interesting stock market activities.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제7권9호
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pp.219-228
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2020
The study investigates the impact of inflation rate on economic growth to find the best-fit model for economic growth in Vietnam. The study applied Vector Autoregressive (VAR), cointegration models, and unit root test for the time-series data from 1996 to 2018 to test the inflation impact on the economic growth in the short and long term. The study showed that the two variables are stationary at lag first difference I(1) with 1%, 5% and 10%; trace test indicates two cointegrating equations at the 0.05 level, the INF does not granger cause GDP, the optimal lag I(1) and the variables are closely related as R2 is 72%. It finds that the VAR model's results are the basis to perform economic growth; besides, the inflation rate is positively related to economic growth. The results support the monetary policy. This study identifies issues for Government to consider: have a comprehensive solution among macroeconomic policies, monetary policy, fiscal policy and other policies to control and maintain the inflation and stimulate growth; set a priority goal for sustainable economic growth; not pursue economic growth by maintaining the inflation rate in the long term, but take appropriate measures to stabilize the inflation at the best-fitted VAR forecast model.
In general, a stock index and its individual stocks are assumed to follow a random walk. A stock index is an important source of information and one that is seen by people everyday, regardless of their investment intentions. This paper examines the correlation between the KOSPI-the index that best reflects the Korean stock market and the macro - economic variables that have been found to influence the index by previous studies. The sample period considers the years after 2000 when the Korean stock market matured as restrictions on foreign investors were removed. For this purpose, a Vector Error Correction Model (VECM) and KOSPI equation with a general pacific approach were used. This paper aims at verifying the factors that determined the KOSPI after 2000 and at examining whether there was structural change in the investment environment. It also investigates changes in the factors determining the KOSPI's performance as a result of structural changes in the investment environment. The V AR (Vector Autoregressive) model including the nine variables was selected as a baseline model whose stability was tested using the unit root test. The results from the VECM and the structural changes in the investment environment can be summarized by the following Inner story points.
We consider the following semi-parametric non-linear mixed effect regression model : y\ulcorner=f($\chi$\ulcorner;$\beta$)+$\sigma$$\mu$($\chi$\ulcorner)+$\sigma$$\varepsilon$\ulcorner,i=1,…,n,y*=f($\chi$;$\beta$)+$\sigma$$\mu$($\chi$) where y'=(y\ulcorner,…,y\ulcorner) is a vector of n observations, y* is an unobserved new random variable of interest, f($\chi$;$\beta$) represents fixed effect of known functional form containing unknown parameter vector $\beta$\ulcorner=($\beta$$_1$,…,$\beta$\ulcorner), $\mu$($\chi$) is a random function of mean zero and the known covariance function r(.,.), $\varepsilon$'=($\varepsilon$$_1$,…,$\varepsilon$\ulcorner) is the set of uncorrelated measurement errors with zero mean and unit variance and $\sigma$ is an unknown dispersion(scale) parameter. On the basis of finite-sample, small-dispersion asymptotic framework, we derive an absolute lower bound for the asymptotic mean squared errors of prediction(AMSEP) of the regular-consistent non-linear predictors of the new random variable of interest y*. Then we construct an optimal predictor of y* which attains the lower bound irrespective of types of distributions of random effect $\mu$(.) and measurement errors $\varepsilon$.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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