Much of our experiments are designed to uncover the cause(s) and effect(s) behind a phenomenon (i.e., data generating mechanism) we happen to be interested in. Uncovering such relationships allows us to identify the true workings of a phenomenon and, most importantly, to realize and articulate a model to explore the phenomenon on hand and/or allow us to predict it accurately. Fundamentally, such models are likely to be derived via a causal approach (as opposed to an observational or empirical mean). In this approach, causal discovery is required to create a causal model, which can then be applied to infer the influence of interventions, and answer any hypothetical questions (i.e., in the form of What ifs? Etc.) that commonly used prediction- and statistical-based models may not be able to address. From this lens, this paper builds a case for causal discovery and causal inference and contrasts that against common machine learning approaches - all from a civil and structural engineering perspective. More specifically, this paper outlines the key principles of causality and the most commonly used algorithms and packages for causal discovery and causal inference. Finally, this paper also presents a series of examples and case studies of how causal concepts can be adopted for our domain.
This is a study on the success factors of Korean CDMA industry through a new analytical framework. Korean CDMA industry is a sample for successfully developing technologies and securing competitive advantages in the world market. The new analytical framework is based urn technological innovation model and competitive advantage model. The success factors of CDMA are analyzed from policy. technology, corporation and market paint of view and the causality between them is studied.
The purpose of this study is to investigate the global spillover effects through the existence of linear and nonlinear causal relationships between the US, European and BRIC financial markets after the period from the introduction of the Euro, the financial crisis and the subsequent EU debt crisis in 2007~2010. Although the global spillover effects of the financial crisis are well described, the nature of the volatility effects and the spread mechanisms between the US, Europe and BRIC stock markets have not been systematically examined. A stepwise filtering methodology was introduced to investigate the dynamic linear and nonlinear causality, which included a vector autoregressive regression model and a multivariate GARCH model. The sample in this paper includes the post-Euro period, and also includes the financial crisis and the Eurozone financial and sovereign crisis. The empirical results can have many implications for the efficiency of the BRIC stock market. These results not only affect the predictability of this market, but can also be useful in future research to quantify the process of financial integration in the market. The interdependence between the United States, Europe and the BRIC can reveal significant implications for financial market regulation, hedging and trading strategies. And the findings show that the BRIC has been integrated internationally since the sub-prime and financial crisis erupted in the United States, and the spillover effects have become more specific and remarkable. Furthermore, there is no consistent evidence supporting the decoupling phenomenon. Some nonlinear causality persists even after filtering during the investigation period. Although the tail distribution dependence and higher moments may be significant factors for the remaining interdependencies, this can be largely explained by the simple volatility spillover effects in nonlinear causality.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.19
no.3
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pp.376-381
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2018
The purpose of this study is to investigate price transmissions between wholesale and retail markets regarding Jeju tangerines by employing co-integration analysis and vector error correction model. The results of this study are summarized as follows: First, the long-run equilibrium relationship was found among wholesale and retail markets in time series for level by distribution channel. Second, a short-run causality relationship was observed between wholesale and retail markets. Third, the long-run causality relationship between wholesale market and retail markets was found bidirectional and feedback effect. These results imply that the wholesale price performs a central role in establishing price in the tangerine market, and the wholesale market influences tangerine price. In conclusion, for the development of a competitive tangerine industry, it is necessary to aggressively promote the policy of supply and demand control of tangerine production through organizing producers.
Discussions on regionalization of the world crude oil markets have provided important implications for the establishment of national energy policies. In particular, due to arbitrage trading, if these markets are regionalized, Korea who imports approximately 80% of the annual oil consumption from a single region may be faced with a crucial problem. Therefore, in this study, we analyzed regionalization of the world crude oil markets using causality analysis as well as cointegration method to consider temporal relationship and time lags. To analyze regionalization, we chose Dubai price for the Middle East market, Brent for the European, WTI for the U.S., and Tapis for the East Asian. For the case that long-run equilibrium existed between market prices, we used vector error correction model to analyze causal relationship, and for the case that equilibrium did not exist, we used Hsiao (1981)'s framework that can consider asymmetric time lags in the model for causality analysis. By the results of cointegration analysis, there did not exist long-run equilibrium among Dubai price and the other prices. However, we found the causal relationship among Dubai price and the other prices with one to four weeks time lags. Therefore, in effect, we could conclude that the world crude oil markets are unified supporting Adelman (1984)'s hypothesis.
This papers studies the causalities and effects on the relationship between international trade and economic growth in China for the period of 1950-2007, using the unit root test, the Granger causality test, the cointegration test, VAR model, and VECM. The results of this study are as follows: Firstly, in the unit root test, I found that each time series was unstable one that has unit root. Secondly, in the Granger Causality test, this papers shows that variable dlexp and dlinp influence on dlgdp and dlgdd, while bilateral causality relation between dlexp and dlgdp, dlexp and dlgdd for the whole period, for the whole period, pre-reform period and post-reform period. Thirdly, there is no cointegraion relation between lgdp(or dlgdp, lgdd, dlgdd) and lexp, linp for lgdd-limp in the whole period, and pre-reform period, while no cointegration relation for the post-reform period. Finally, in the impulse-response test, it was proved that lgdp represents (-) correlation with lexp for the whole period. Thorough the variance decomposition test, it was proved that linp(or dlinp) is the most affected variable of the each data and relation between linp(or dlinp) and lexp(or dlexp) has become bigger recently.
It is well known that the properties of the soil deposits, especially the damping, depend on both frequency and strain amplitude. Therefore it is important to consider both dependencies to calculate the soil response against earthquakes in order to estimate input motions to buildings. However, it has been difficult to calculate the seismic response of the soil considering both dependencies directly. The author has studied the time domain evaluation of the frequency dependent dynamic stiffness, and proposed a simple hysteretic damping model that satisfies the causality condition. In this paper, this model was applied to nonlinear analyses considering the effects of the strain amplitude dependency of the soil. The basic characteristics of the proposed method were studied using a two layered soil model. The response behavior was compared with the conventional model e.g. the Ramberg-Osgood model and the SHAKE model. The characteristics of the proposed model were studied with regard to the effects of element divisions and the frequency dependency that is a key feature of the model. The efficiency of the model was confirmed by these studies.
One of the world's major resources is crude oil, the most fundamental part of the industry. There is no place that does not use crude oil. Petroleum refining products and chemical production industrial products are produced through nearby petrochemical complexes and ports after importing crude oil. There would be a possible relationship among the petrochemical complexes and nearby regional ports working with liquid cargoes. To confirm these relations, Ulsan Port, Daesan Port, and Yeosu Gwangyang Port were selected for this study. A Vector Auto Regressive model using time series data was applied. A Unit Root Test was performed. The relationship was confirmed through the Granger and Toda Yamamoto Causality Test.
The ARDL(Autoregressive Distributed Lag) method is employed analyzes the long-run equilibrium relationships among environmental pollution($CO_2$ emissions) per capita, income levels per capita, and energy consumption per capita. The error correction model is employed to analyze the short-term effects of income and energy consumption on $CO_2$ emissions. The Toda-Yammamoto method is employed for causal analysis among the three variables. The results show that income levels, energy consumption, and $CO_2$ emissions are cointegrated. We found the N type relationship between income and $CO_2$ emissions. Long-term elasticities of income and energy consumption with respect to $CO_2$ emission were greater than their short-term elasticities. There were a bilateral causality between energy consumption and $CO_2$ emissions. There was a unilateral causality from $CO_2$ emissions to income and from energy consumption to income not vice versa. Energy consumption can be an important variable to contribute to forecasting $CO_2$ emissions.
Causal reasoning is actively studied not only by psychologists but, in recent years, also by cognitive scientists taking the Bayesian approach. This paper seeks to provide an overview of the recent trends in causal reasoning research with a focus on the power probabilistic contrast theory of causality, a major psychological theory on causal inference. The power probabilistic contrast theory (PPCT) assumes that a cause is a power that initiates or inhibits the result. This power is purported be understood through statistical correlation under certain conditions. The paper examines the supporting empirical evidence in the development of PPCT. Also, introduced are the theoretical dispute between the PPCT and the model based on Bayesian approach, and the current developments and implications of research on causal invariance hypothesis, which states that cause operates identically regardless of the context. Recent studies have produced experimental results that cannot be readily explained by existing empirical approach. Therefore, these results call for serious examination of the power theory of causality by researchers in neighboring fields such as philosophy, statistics, and artificial intelligence.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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