Time Series Analysis Final Examination
|
|
- Μελέτη Κορομηλάς
- 6 χρόνια πριν
- Προβολές:
Transcript
1 Dr. Sevap Kesel Time Series Aalysis Fial Examiaio Quesio ( pois): Assume you have a sample of ime series wih observaios yields followig values for sample auocorrelaio Lag (m) ˆ( ρ m) Par a. Calculae he Q-Saisic of Lag by usig he followig formula: ( pois) * Q m T T ( ) = ( + ) m = ˆ ρ T Par b. Wih a sigificace level of 9%, χ -Saisic wih wo degrees of freedom equals o.99. Based o he saisic calculaed i par a, sae he ull hypohesis claimed i his coex ad wrie he coclusio o be made. (0 pois) Quesio (0 pois) Cosider he model X = ϕ X + Z θ Z where Z WN σ (0, ) Par a. Show which codiios assure ha he process iverible. (0 pois) Par b. Show which codiios assures ha he process is saioary. (0 pois) Par c. Obai he forecass for k=,, recursively ad he forecas error for k=,. (0 pois)
2 Quesio ( pois) You have he ime series idusrial producio (ip) o a mohly basis for he period 9:0 uil 000:09. The figures below illusrae he plos of he logarihmic ad of he logdifferece idusrial producio, respecively. Par a. Explai why i is someimes hard o disiguish bewee a red saioary ime series ad a radom walk wih iercep oly by aalysig he graphs. ( pois) Par b. Explai he reasos o ake he log differeces raher ha he differeced origial series i modellig he sochasic erm i he series. ( pois) Par c. Explai how you ca deec he correc lag-srucure by he help of auocorrelaio ad parial auocorrelaio plos. ( pois) Plos of Idusrial Producio.0 LIP DLIP
3 Quesio ( pois): Par a. Wha is he mai purpose of coiegraio aalysis? Discuss also he differeces bewee coiegraio ad correlaio. ( pois) Par b. Assume you have he ime series idusrial producio (ip) ad orders received (ord) which are boh iegraed a he firs differece. You geeraed he residuals series (zha) ou of hose ime series ad esed he residuals for saioariy. The resuls of he ADF-Tes are give i Table below. Based o he oupus give sae if wo series are coiegraed. Sae he reasos. (0 pois) Null Hypohesis: ZHAT has a ui roo Exogeous: Cosa Lag Legh: (Fixed) -Saisic Prob.* Augmeed Dickey-Fuller es saisic Tes criical values: % level -. % level % level -.00 *MacKio (99) oe-sided p-values. Augmeed Dickey-Fuller Tes Equaio Depede Variable: D(ZHAT) Mehod: Leas Squares Dae: 0/0/0 Time: : Sample (adused): 9M0 000M09 Icluded observaios: afer adusmes Coefficie Sd. Error -Saisic Prob. ZHAT(-) D(ZHAT(-)) D(ZHAT(-)) D(ZHAT(-)) C.E R-squared 0. Mea depede var.9e-0 Adused R-squared 0. S.D. depede var 0.0 S.E. of regressio 0.00 Akaike ifo crierio -.0 Sum squared resid 0. Schwarz crierio -. Log likelihood Haa-Qui crier F-saisic.9 Durbi-Waso sa.0090 Prob(F-saisic) 0000
4 Par c. The Error-Correcio model for he ime series idusrial producio (ip) ad orders received (ord) is give i he able below. (0 pois) Wha ca be said abou he log- or shor- ru relaio of hese wo series? Vecor Auoregressio Esimaes Dae: 0/0/0 Time: : Sample (adused): 9M0 000M09 Icluded observaios: afer adusmes Sadard errors i ( ) & -saisics i [ ] DLIP DLORD DLIP(-) (0.09) (0.099) [-.0] [.] DLIP(-) (0.0) (0.09) [-.0] [.000] DLIP(-) 0.0 (0.09) (0.0) [.] [.9] DLORD(-) (0.0) (0.09) [-.] [-.90] DLORD(-) (0.00) (0.099) [-0.09] [-.0] DLORD(-) (0.09) (0.0) [ 0.90] [-.00] ZHAT(-) (0.09) (0.0) [-.] [.009] R-squared Ad. R-squared Sum sq. resids S.E. equaio F-saisic.00.0 Log likelihood Akaike AIC Schwarz SC Mea depede S.D. depede 0.09 Deermia resid covariace (dof ad.).0e-0 Deermia resid covariace.9e-0 Log likelihood.0 Akaike iformaio crierio Schwarz crierio -9.9
5 Source: Respose Surface esimaios o calculae he criical values of Dickey-Fuller ad Egle-Grager ess wih a cosa. Number of variables M Propabiliy ype of es value β β β wihou cosa wihou red % % % wihou red % % % wih red % % % wihou red % % % wih red % % % wihou red % % % wih red % % % wihou red % % % wih red % % % wihou red % % % wih red % % % wihou red % % % wih red % % % MacKio (99, Table ). Excep for he value i he firs row, all values refer o equaios wih a drif (cosa (iercep)). K = β + β T - + β T -
6 Quesio. Based o he plos of he origial daa ad he ACF, PACF plos of origial daa comme o he model ad he possible compoes i he model (if ay). ( pois) Par a: Mohly Traffic faaliies 0 raffic faaliies 0 0 Idex Auocorrelaio Fucio for raffic faa Auocorrelaio Lag Corr T LBQ Lag Corr T LBQ Lag Corr T LBQ Lag Corr T LBQ Parial Auocorrelaio Fucio for raffic faa Parial Auocorrelaio Lag PAC T Lag PAC T Lag PAC T Lag PAC T Comme o compoes i he model: Type of he model:
7 Par b: Mohly sales 0 sales 00 0 Idex Auocorrelaio Fucio for sales Auocorrelaio Lag Corr T LBQ Lag Corr T LBQ Lag Corr T LBQ Parial Auocorrelaio Fucio for sales Parial Auocorrelaio Lag PAC T Lag PAC T Lag PAC T Comme o compoes i he model: Type of he model: FORMULA SHEET
8 S = wy + ( w) S ; MAD = y ˆ y ; ( ) T SSE = y ˆ y = ; ˆ JB = sˆ + ( k ) = γ ( r, s) = Cov( X, X ) = γ ( r, s) = E[( X µ ( r))( X µ ( s))] ; Cov( X, X ) = γ (0) = Var[ X ] * Q m T T r s x r x s x m ˆ ρ m ( ) = ( + ) ; Q( m) = T ˆ ρ ; T = = r r γ ( h) Cov( X + h, X ) ρh = = ; X = µ + ψ Z γ (0) Cov( X, X ) = X = ϕ X + ϕ X ϕ X + Z + θ Z + θ Z Z X p p q q σ ( + θ ) h = 0 h = 0 θ E Z h h h h θ 0 h + > h > 0 [ ] = 0 γ ( ) = σ θ = m ρx( ) = = m h ( θ ) θ φ = for h > 0 hh ( h+ ) θ θ θ θ θ θ θ φ = φ = φ = θ θ θ ( ) ( ) ( ) h σ ϕ h E[ X ] = 0 γ ( h) = γ ( h) = h > 0 ρ( h) = ϕ ϕ + k l ˆ k AIC = σ + ; k l SIC = l ˆ σ k + ; DW = ; h ρ( h) φ ρ = h, h = φhh = h =,,, L; h φ ρ = = ( ε ε ) ε h, ( ϕ B.. ϕ B )( B) ( λb ) X = ( + θ B θ B )( + ωb ) Z p d s D q s D p q X ( k) = E[ X F ] = Xˆ ( k) = E[ X F ] = ψ Xˆ ( k i) + θ Z ( k i) + k + k i i= = 0 p q e ( l) = X Xˆ ( l) = Z + ψ Z ψ Z ; + l + l + l l + Var[ e ( l)] = σ ( + ψ + ψ ψ l ) Z 0 E[ Z X, X, L + + ] = 0 > 0 ; y c A A y, ε y = c + A A + y, ε ; p y = λ ε + ( a y + a y ) + ε i i i i i= p y = λ ε + ( a y + a y ) + ε i i i i i= K = β + β T + β T
9.1 Introduction 9.2 Lags in the Error Term: Autocorrelation 9.3 Estimating an AR(1) Error Model 9.4 Testing for Autocorrelation 9.
9.1 Inroducion 9.2 Lags in he Error Term: Auocorrelaion 9.3 Esimaing an AR(1) Error Model 9.4 Tesing for Auocorrelaion 9.5 An Inroducion o Forecasing: Auoregressive Models 9.6 Finie Disribued Lags 9.7
Διαβάστε περισσότεραAPPENDIX A DERIVATION OF JOINT FAILURE DENSITIES
APPENDIX A DERIVAION OF JOIN FAILRE DENSIIES I his Appedi we prese he derivaio o he eample ailre models as show i Chaper 3. Assme ha he ime ad se o ailre are relaed by he cio g ad he sochasic are o his
Διαβάστε περισσότεραFourier Series. Fourier Series
ECE 37 Z. Aliyazicioglu Elecrical & Compuer Egieerig Dep. Cal Poly Pomoa Periodic sigal is a fucio ha repeas iself every secods. x() x( ± ) : period of a fucio, : ieger,,3, x() 3 x() x() Periodic sigal
Διαβάστε περισσότεραΧΡΟΝΟΣΕΙΡΕΣ TUTORIAL 3 ΣΤΑΣΘΜΟΤΗΤΑ ΔΘΑΔΘΚΑΣΘΕΣ ΜΟΝΑΔΘΑΣ ΡΘΖΑΣ ΣΥΝΟΛΟΚΛΗΡΩΣΗ
ΦΡΟΝΤΙΣΤΗΡΙΟ ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΑΣ ΙΙ 7-6-1012 Landis Conrad ΧΡΟΝΟΣΕΙΡΕΣ TUTORIAL 3 ΣΤΑΣΘΜΟΤΗΤΑ ΔΘΑΔΘΚΑΣΘΕΣ ΜΟΝΑΔΘΑΣ ΡΘΖΑΣ ΣΥΝΟΛΟΚΛΗΡΩΣΗ Για τθν άςκθςθ χρθςιμοποιοφμε τισ παρακάτω μεταβλθτζσ, ςε θμεριςια κλίμακα,
Διαβάστε περισσότεραmin Προσαρμογή AR μοντέλου τάξη p, εκτίμηση παραμέτρων Προσδιορισμός τάξης AR μοντέλου συσχέτιση των χωρίς τη συσχέτιση με
= φ + φ + + φ + Προσδιορισμός τάξης AR μοντέλου Προσαρμογή AR μοντέλου - μερική αυτοσυσχέτιση για υστέρηση τ: = φ + w, = φ + φ + w,, = φ + φ + φ + w,3,3 3,3 3 ˆ φ, kk, τάξη, εκτίμηση παραμέτρων συσχέτιση
Διαβάστε περισσότεραHomework for 1/27 Due 2/5
Name: ID: Homework for /7 Due /5. [ 8-3] I Example D of Sectio 8.4, the pdf of the populatio distributio is + αx x f(x α) =, α, otherwise ad the method of momets estimate was foud to be ˆα = 3X (where
Διαβάστε περισσότεραΕπιτόκια, Πληθωρισμός και Έλλειμμα (10.2, 12.6, 18.2, 18.6, 18.7)
Επιτόκια, Πληθωρισμός και Έλλειμμα (10.2, 12.6, 18.2, 18.6, 18.7) 1 Dependent Variable: T_BILLS3 Method: Least Squares Sample: 1948-2003 C 1.25 0.44 2.83 0.01 INFLATION 0.61 0.08 8.09 0.00 DEFICIT 0.70
Διαβάστε περισσότεραΚαμπύλη Phillips (10.1, 11.5, 12.1, 12.5, 18.3, 18.8, 18.10)
Καμπύλη Phillips (10.1, 11.5, 12.1, 12.5, 18.3, 18.8, 18.10) 1 2 y t = β 0 + β 1 x t + u t y t = Πληθωρισμός x t = Ανεργία 3 Dependent Variable: INFLATION Method: Least Squares Sample: 1948-1996 (49) C
Διαβάστε περισσότεραQueensland University of Technology Transport Data Analysis and Modeling Methodologies
Queensland University of Technology Transport Data Analysis and Modeling Methodologies Lab Session #7 Example 5.2 (with 3SLS Extensions) Seemingly Unrelated Regression Estimation and 3SLS A survey of 206
Διαβάστε περισσότεραSECTION II: PROBABILITY MODELS
SECTION II: PROBABILITY MODELS 1 SECTION II: Aggregate Data. Fraction of births with low birth weight per province. Model A: OLS, using observations 1 260 Heteroskedasticity-robust standard errors, variant
Διαβάστε περισσότεραΜοντελοποίηση των αποδόσεων των κρατικών ομολόγων των χωρών της Ευρωζώνης
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΕΙΡΑΙΑ ΤΜΗΜΑ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗΣ & ΑΣΦΑΛΙΣΤΙΚΗΣ ΕΠΙΣΤΗΜΗΣ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΩΝ ΣΠΟΥΔΩΝ ΑΝΑΛΟΓΙΣΤΙΚΗ ΕΠΙΣΤΗΜΗ & ΔΙΟΙΚΗΤΙΚΗ ΚΙΝΔΥΝΟΥ ΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ Μοντελοποίηση των αποδόσεων των κρατικών
Διαβάστε περισσότεραΟΙΚΟΝΟΜΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΘΗΝΩΝ ΤΜΗΜΑ ΙΕΘΝΩΝ ΚΑΙ ΕΥΡΩΠΑΪΚΩΝ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΣΠΟΥ ΩΝ
ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΘΗΝΩΝ ΤΜΗΜΑ ΙΕΘΝΩΝ ΚΑΙ ΕΥΡΩΠΑΪΚΩΝ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΣΠΟΥ ΩΝ Μάθηµα: Εφαρµοσµένη Οικονοµετρία (Aκαδηµαϊκό έτος: 2008-2009) Σπύρος Σκούρας Ονοµατεπώνυµο: ΘΕΜΑΤΑ ΕΞΕΤΑΣΕΩΝ ΙΟΥΛΙΟΥ 2009
Διαβάστε περισσότεραΜΑΘΗΜΑ 4 ο. Μοναδιαία ρίζα
ΜΑΘΗΜΑ 4 ο Μοναδιαία ρίζα Είδαμε προηγουμένως πως ο έλεγχος της στασιμότητας μιας χρονικής σειράς μπορεί να γίνει με τη συνάρτηση αυτοσυσχέτισης. Ένας άλλος τρόπος που χρησιμοποιείται ευρύτατα στην ανάλυση
Διαβάστε περισσότεραSUPERPOSITION, MEASUREMENT, NORMALIZATION, EXPECTATION VALUES. Reading: QM course packet Ch 5 up to 5.6
SUPERPOSITION, MEASUREMENT, NORMALIZATION, EXPECTATION VALUES Readig: QM course packet Ch 5 up to 5. 1 ϕ (x) = E = π m( a) =1,,3,4,5 for xa (x) = πx si L L * = πx L si L.5 ϕ' -.5 z 1 (x) = L si
Διαβάστε περισσότεραΔιάγραμμα 1: Χρονοςειρά Johnson
Εμπειρικό παράδειγμα υποδείγματος ARIMA Στθν ενότθτα αυτι εφαρμόηεται θ μεκοδολογία των Box-Jenkins για τθ μελζτθ τθσ ςειράσ Jonhson για τθν περίοδο 1961:1-1980:4. Στο παρακάτω διάγραμμα παρουςιάηονται
Διαβάστε περισσότεραΕΚΠΑΙΔΕΥΣΗ, ΑΜΥΝΤΙΚΕΣ ΔΑΠΑΝΕΣ ΚΑΙ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΗ ΑΝΑΠΤΥΞΗ: ΜΙΑ ΕΜΠΕΙΡΙΚΗ ΈΡΕΥΝΑ ΓΙΑ ΤΗΝ ΚΥΠΡΟ
ΕΚΠΑΙΔΕΥΣΗ, ΑΜΥΝΤΙΚΕΣ ΔΑΠΑΝΕΣ ΚΑΙ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΗ ΑΝΑΠΤΥΞΗ: ΜΙΑ ΕΜΠΕΙΡΙΚΗ ΈΡΕΥΝΑ ΓΙΑ ΤΗΝ ΚΥΠΡΟ ΜΕ ΤΗΝ ΑΝΑΛΥΣΗ ΤΗΣ ΑΙΤΙΟΤΗΤΑΣ Νίκος Δριτσάκης - Τάσος Στυλιανού Τμήμα Εφαρμοσμένης Πληροφορικής, Πανεπιστήμιο Μακεδονίας
Διαβάστε περισσότεραΜάθημα 1: Εισαγωγή στην ανα λυση χρονοσειρω ν, στασιμο τητα και αυτοσυσχε τιση
«Ποσοτικε ς Με θοδοι στα Οικονομικα : Ανα λυση οικονομικω ν χρονοσειρω ν με γραμμικε ς μεθο δους» - Με ρος Α, Διδάσκων: Κουγιουμτζής Δημήτρης Quaiaive Topics i Ecoomics: Time Series Aalysis wih Liear Mehods
Διαβάστε περισσότεραΧρονοσειρές - Μάθημα 4
Χρονοσειρές - Μάθημα 4 Sysem is a se of ieracig or ierdeede comoes formig a iegraed whole. Fields ha sudy he geeral roeries of sysems iclude sysems heory, cybereics, dyamical sysems, hermodyamics ad comlex
Διαβάστε περισσότερα8. The Normalized Least-Squares Estimator with Exponential Forgetting
Lecure 5 8. he Normalized Leas-Squares Esimaor wih Expoeial Forgeig his secio is devoed o he mehod of Leas-Squares wih expoeial forgeig ad ormalizaio. Expoeial forgeig of daa is a very useful echique i
Διαβάστε περισσότεραΧΡΟΝΟΣΕΙΡΕΣ & ΠΡΟΒΛΕΨΕΙΣ-ΜΕΡΟΣ 7 ΕΛΕΓΧΟΙ. (TEST: Unit Root-Cointegration )
ΧΡΟΝΟΣΕΙΡΕΣ & ΠΡΟΒΛΕΨΕΙΣ-ΜΕΡΟΣ 7 ΕΛΕΓΧΟΙ (TEST: Unit Root-Cointegration ) ΦΑΙΝΟΜΕΝΙΚΗ ΠΑΛΙΝΔΡΟΜΗΣΗ Η στασιμότητα των δεδομένων (χρονοσειρών) είναι θεωρητική προϋπόθεση για την παλινδρόμηση, δηλ. την εκτίμηση
Διαβάστε περισσότεραTable 1: Military Service: Models. Model 1 Model 2 Model 3 Model 4 Model 5 Model 6 Model 7 Model 8 Model 9 num unemployed mili mili num unemployed
Tables: Military Service Table 1: Military Service: Models Model 1 Model 2 Model 3 Model 4 Model 5 Model 6 Model 7 Model 8 Model 9 num unemployed mili mili num unemployed mili 0.489-0.014-0.044-0.044-1.469-2.026-2.026
Διαβάστε περισσότεραRG Tutorial xlc3.doc 1/10. To apply the R-G method, the differential equation must be represented in the form:
G Tuorial xlc3.oc / iear roblem i e C i e C ( ie ( Differeial equaio for C (3 Thi fir orer iffereial equaio ca eaily be ole bu he uroe of hi uorial i o how how o ue he iz-galerki meho o fi ou he oluio.
Διαβάστε περισσότεραΕρωτήσεις κατανόησης στην Οικονομετρία (Με έντονα μαύρα γράμματα είναι οι σωστές απαντήσεις)
Ερωτήσεις κατανόησης στην Οικονομετρία (Με έντονα μαύρα γράμματα είναι οι σωστές απαντήσεις) 1. Έχοντας στη διάθεσή μας ένα δείγμα, προκύπτει ότι το 95% διάστημα εμπιστοσύνης για το μέσο μ ενός κανονικού
Διαβάστε περισσότεραOn Quasi - f -Power Increasing Sequences
Ieaioal Maheaical Fou Vol 8 203 o 8 377-386 Quasi - f -owe Iceasig Sequeces Maheda Misa G Deae of Maheaics NC College (Auooous) Jaju disha Mahedaisa2007@gailco B adhy Rolad Isiue of echoy Golahaa-76008
Διαβάστε περισσότεραIntrinsic Geometry of the NLS Equation and Heat System in 3-Dimensional Minkowski Space
Adv. Sudies Theor. Phys., Vol. 4, 2010, o. 11, 557-564 Irisic Geomery of he NLS Equaio ad Hea Sysem i 3-Dimesioal Mikowski Space Nevi Gürüz Osmagazi Uiversiy, Mahemaics Deparme 26480 Eskişehir, Turkey
Διαβάστε περισσότεραDOCUMENTOS DE ECONOMÍA Y FINANZAS INTERNACIONALES. Working Papers on International Economics and Finance
DOCUMENTOS DE ECONOMÍA Y FINANZAS INTERNACIONALES Workig Papers o Ieraioal Ecoomics ad Fiace DEFI 8- Julio 8 Time-varyig coiegraig regressio aalysis wih a applicaio o he log-ru ieres rae pass-hrough i
Διαβάστε περισσότεραΧρονοσειρές Μάθημα 6
Χρονοσειρές Μάθημα 6 Πρόβλεψη Χρονικών Σειρών Μοντέλα για χρονικές σειρές AR, MA, ARMA, ARIMA, SARIMA πρόβλεψη Πολλές εφαρμογές Δείκτης και όγκος συναλλαγών Χρηματιστηρίου Αξιών Αθηνών ΧΑΑ Θα μπορούσαμε
Διαβάστε περισσότεραΠροβλέψεις ισοτιμιών στο EViews
Προβλέψεις ισοτιμιών στο EViews Θεωρητικό πλαίσιο προβλέψεων σημείου Σημαντικές επιλογές πλαισίου: Τί θα κάνουμε με την πρόβλεψη; Θα την μοιραστούμε με πολλούς πελάτες, που θα την χρησιμοποιήσουν με διαφορετικό
Διαβάστε περισσότεραΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗΣ ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΑΣ LAB 2
Landis Conrad conrad@aueb.gr AΣΥΜΠΤΩΤΙΚΕΣ ΙΔΙΟΤΗΤΕΣ ΤΩΝ ΕΚΤΙΜΗΤΩΝ ΕΛΑΧΙΣΤΩΝ ΤΕΤΡΑΓΩΝΩΝ ΣΤΑΣΙΜΕΣ- ΑΣΘΕΝΩΣ ΕΞΑΡΤΩΜΕΝΕΣ ΧΡΟΝΟΣΕΙΡEΣ ΔΙΑΔΙΚΑΣΙΕΣ ΜΟΝΑΔΙΑΙΑΣ ΡΙΖΑΣ Οι παρατηρήσεις που θα χρησιµοποιήσουµε σε
Διαβάστε περισσότεραΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΑ. Παπάνα Αγγελική
ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΑ Ενότητα 13: Επανάληψη Παπάνα Αγγελική Μεταδιδακτορική ερευνήτρια, ΑΠΘ E-mail: angeliki.papana@gmail.com, agpapana@auth.gr Webpage: http://users.auth.gr/agpapana 1 Γιατί μελετούμε την Οικονομετρία;
Διαβάστε περισσότεραThe role of Monetary and Financial policy in economic growth. Abstract
The role of Monetary and Financial policy in economic growth / /. 2010-1966. Abstract The current research aims to effect the activity of financial and montary policy on the real factors in economy. Throughout
Διαβάστε περισσότερα) 2. δ δ. β β. β β β β. r k k. tll. m n Λ + +
Techical Appedix o Hamig eposis ad Helpig Bowes: The ispaae Impac of Ba Cosolidaio (o o be published bu o be made available upo eques. eails of Poofs of Poposiios 1 ad To deive Poposiio 1 s exac ad sufficie
Διαβάστε περισσότεραΕΛΛΗΝΙΚΟ ΑΝΟΙΚΤΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ Πρόγραμμα Σπουδών: ΤΡΑΠΕΖΙΚΗ Θεματική Ενότητα: ΤΡΑ-61 Στρατηγική Τραπεζών Ακαδημαϊκό Έτος: 2013-2014
ΕΛΛΗΝΙΚΟ ΑΝΟΙΚΤΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ Πρόγραμμα Σπουδών: ΤΡΑΠΕΖΙΚΗ Θεματική Ενότητα: ΤΡΑ-61 Στρατηγική Τραπεζών Ακαδημαϊκό Έτος: 2013-2014 Γενικές οδηγίες για την εργασία Τέταρτη Γραπτή Εργασία Όλες οι ερωτήσεις
Διαβάστε περισσότεραKey Formulas From Larson/Farber Elementary Statistics: Picturing the World, Second Edition 2002 Prentice Hall
64_INS.qxd /6/0 :56 AM Page Key Formulas From Larson/Farber Elemenary Saisics: Picuring he World, Second Ediion 00 Prenice Hall CHAPTER Class Widh = round up o nex convenien number Maximum daa enry - Minimum
Διαβάστε περισσότεραΜάθημα 2: Mη-στάσιμη χρονοσειρά, έλεγχος μοναδιαίας ρίζας και έλεγχος ανεξαρτησίας
close index close index Μάθημα : Mη-στάσιμη χρονοσειρά, έλεγχος μοναδιαίας ρίζας και έλεγχος ανεξαρτησίας Σταθεροποίηση διασποράς Απαλοιφή τάσης και περιοδικότητας / εποχικότητας Έλεγχοι μοναδιαίας ρίζας
Διαβάστε περισσότεραΜΑΘΗΜΑ 3ο. Υποδείγματα μιας εξίσωσης
ΜΑΘΗΜΑ 3ο Υποδείγματα μιας εξίσωσης Οι βασικές υποθέσεις 1. Ο διαταρακτικός όρος u t είναι μια τυχαία μεταβλητή με μέσο το μηδέν. Eu t = 0 για t = 1,2,3..n 2. Η διακύμανση της τυχαίας μεταβλητής u t είναι
Διαβάστε περισσότερα1. For each of the following power series, find the interval of convergence and the radius of convergence:
Math 6 Practice Problems Solutios Power Series ad Taylor Series 1. For each of the followig power series, fid the iterval of covergece ad the radius of covergece: (a ( 1 x Notice that = ( 1 +1 ( x +1.
Διαβάστε περισσότεραVidyalankar. Vidyalankar S.E. Sem. III [BIOM] Applied Mathematics - III Prelim Question Paper Solution. 1 e = 1 1. f(t) =
. (a). (b). (c) f() L L e i e Vidyalakar S.E. Sem. III [BIOM] Applied Mahemaic - III Prelim Queio Paper Soluio L el e () i ( ) H( ) u e co y + 3 3y u e co y + 6 uy e i y 6y uyy e co y 6 u + u yy e co y
Διαβάστε περισσότεραL.K.Gupta (Mathematic Classes) www.pioeermathematics.com MOBILE: 985577, 4677 + {JEE Mai 04} Sept 0 Name: Batch (Day) Phoe No. IT IS NOT ENOUGH TO HAVE A GOOD MIND, THE MAIN THING IS TO USE IT WELL Marks:
Διαβάστε περισσότεραp n r.01.05.10.15.20.25.30.35.40.45.50.55.60.65.70.75.80.85.90.95
r r Table 4 Biomial Probability Distributio C, r p q This table shows the probability of r successes i idepedet trials, each with probability of success p. p r.01.05.10.15.0.5.30.35.40.45.50.55.60.65.70.75.80.85.90.95
Διαβάστε περισσότερα( ) ( t) ( 0) ( ) dw w. = = β. Then the solution of (1.1) is easily found to. wt = t+ t. We generalize this to the following nonlinear differential
Periodic oluion of van der Pol differenial equaion. by A. Arimoo Deparmen of Mahemaic Muahi Iniue of Technology Tokyo Japan in Seminar a Kiami Iniue of Technology January 8 9. Inroducion Le u conider a
Διαβάστε περισσότεραSupplementary Appendix
Supplementary Appendix Measuring crisis risk using conditional copulas: An empirical analysis of the 2008 shipping crisis Sebastian Opitz, Henry Seidel and Alexander Szimayer Model specification Table
Διαβάστε περισσότεραIIT JEE (2013) (Trigonomtery 1) Solutions
L.K. Gupta (Mathematic Classes) www.pioeermathematics.com MOBILE: 985577, 677 (+) PAPER B IIT JEE (0) (Trigoomtery ) Solutios TOWARDS IIT JEE IS NOT A JOURNEY, IT S A BATTLE, ONLY THE TOUGHEST WILL SURVIVE
Διαβάστε περισσότεραLast Lecture. Biostatistics Statistical Inference Lecture 19 Likelihood Ratio Test. Example of Hypothesis Testing.
Last Lecture Biostatistics 602 - Statistical Iferece Lecture 19 Likelihood Ratio Test Hyu Mi Kag March 26th, 2013 Describe the followig cocepts i your ow words Hypothesis Null Hypothesis Alterative Hypothesis
Διαβάστε περισσότεραΣηµαντικές µεταβλητές για την άσκηση οικονοµικής ολιτικής µίας χώρας. Καθοριστικοί αράγοντες για την οικονοµική ανά τυξη.
ΑΜΕΣΕΣ ΞΕΝΕΣ ΕΠΕΝΔΥΣΕΙΣ, ΑΕΠ, ΕΞΑΓΩΓΕΣ: ΜΙΑ ΕΜΠΕΙΡΙΚΗ ΕΡΕΥΝΑ ΓΙΑ ΕΛΛΑΔΑ- ΙΣΠΑΝΙΑ-ΠΟΡΤΟΓΑΛΙΑΠΟΡΤΟΓΑΛΙΑ Επιβλέπων καθηγητής: Δριτσάκης Νικόλαος Εκπονήθηκε από: Τέμπου Αικατερίνη (11/37) ΕΙΣΑΓΩΓΙΚΑ Μελέτη
Διαβάστε περισσότεραΜάθημα 5-6: Στάσιμες πολυμεταβλητές χρονοσειρές και μοντέλα Διασυσχέτιση Διανυσματικά αυτοπαλίνδρομα μοντέλα Δίκτυα από πολυμεταβλητές χρονοσειρές
Μάθημα 5-6: Στάσιμες πολυμεταβλητές χρονοσειρές και μοντέλα Διασυσχέτιση Διανυσματικά αυτοπαλίνδρομα μοντέλα Δίκτυα από πολυμεταβλητές χρονοσειρές Αιτιότητα κατά Granger Ασκήσεις Ανάλυση μονομεταβλητής
Διαβάστε περισσότεραα ]0,1[ of Trigonometric Fourier Series and its Conjugate
aqartvelo mecierebata erovuli aademii moambe 3 # 9 BULLETIN OF THE GEORGIN NTIONL CDEMY OF SCIENCES vol 3 o 9 Mahemaic Some pproimae Properie o he Cezàro Mea o Order ][ o Trigoomeric Fourier Serie ad i
Διαβάστε περισσότεραThe Student s t and F Distributions Page 1
The Suden s and F Disribuions Page The Fundamenal Transformaion formula for wo random variables: Consider wo random variables wih join probabiliy disribuion funcion f (, ) simulaneously ake on values in
Διαβάστε περισσότεραΧρονοσειρές Μάθημα 3
Χρονοσειρές Μάθημα 3 Ασυσχέτιστες (λευκός θόρυβος) και ανεξάρτητες (iid) παρατηρήσεις Chafield C., The Analysis of Time Series, An Inroducion, 6 h ediion,. 38 (Chaer 3): Some auhors refer o make he weaker
Διαβάστε περισσότεραFORMULAS FOR STATISTICS 1
FORMULAS FOR STATISTICS 1 X = 1 n Sample statistics X i or x = 1 n x i (sample mean) S 2 = 1 n 1 s 2 = 1 n 1 (X i X) 2 = 1 n 1 (x i x) 2 = 1 n 1 Xi 2 n n 1 X 2 x 2 i n n 1 x 2 or (sample variance) E(X)
Διαβάστε περισσότεραAPPENDICES APPENDIX A. STATISTICAL TABLES AND CHARTS 651 APPENDIX B. BIBLIOGRAPHY 677 APPENDIX C. ANSWERS TO SELECTED EXERCISES 679
APPENDICES APPENDIX A. STATISTICAL TABLES AND CHARTS 1 Table I Summary of Common Probability Distributions 2 Table II Cumulative Standard Normal Distribution Table III Percentage Points, 2 of the Chi-Squared
Διαβάστε περισσότεραSolution Series 9. i=1 x i and i=1 x i.
Lecturer: Prof. Dr. Mete SONER Coordinator: Yilin WANG Solution Series 9 Q1. Let α, β >, the p.d.f. of a beta distribution with parameters α and β is { Γ(α+β) Γ(α)Γ(β) f(x α, β) xα 1 (1 x) β 1 for < x
Διαβάστε περισσότεραLevin Lin(1992) Oh(1996),Wu(1996) Papell(1997) Im, Pesaran Shin(1996) Canzoneri, Cumby Diba(1999) Lee, Pesaran Smith(1997) FGLS SUR
EVA M, SWEEEY R 3,. ;. McDonough ; 3., 3006 ; ; F4.0 A Levin Lin(99) Im, Pesaran Shin(996) Levin Lin(99) Oh(996),Wu(996) Paell(997) Im, Pesaran Shin(996) Canzoner Cumby Diba(999) Levin Lin(99) Coe Helman(995)
Διαβάστε περισσότεραGradient Estimates for a Nonlinear Parabolic Equation with Diffusion on Complete Noncompact Manifolds
Chi. A. Mah. 36B(, 05, 57 66 DOI: 0.007/s40-04-0876- Chiese Aals of Mahemaics, Series B c The Ediorial Office of CAM ad Spriger-Verlag Berli Heidelberg 05 Gradie Esimaes for a Noliear Parabolic Equaio
Διαβάστε περισσότεραΧρονοσειρές Μάθημα 1
Χρονοσειρές Μάθημα Περιεχόμενα - Στασιμότητα, αυτοσυσχέτιση, μερική αυτοσυσχέτιση, απομάκρυνση στοιχείων μη-στατικότητας, έλεγχος ανεξαρτησίας για χρονικές σειρές - Γραμμικές στοχαστικές διαδικασίες: αυτοπαλινδρομούμενη
Διαβάστε περισσότεραDurbin-Levinson recursive method
Durbin-Levinson recursive method A recursive method for computing ϕ n is useful because it avoids inverting large matrices; when new data are acquired, one can update predictions, instead of starting again
Διαβάστε περισσότεραΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΕΙΡΑΙΑ ΤΜΗΜΑ ΧΡΗΜΑΤΟΟΙΚΟΝΟΜΙΚΗΣ ΚΑΙ ΤΡΑΠΕΖΙΚΗΣ ΙΟΙΚΗΤΙΚΗΣ ΙΠΛΩΜΑΤΙΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ ΑΣΥΜΜΕΤΡΙΑ ΣΤΙΣ ΤΙΜΕΣ ΤΩΝ ΑΚΙΝΗΤΩΝ
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΕΙΡΑΙΑ ΤΜΗΜΑ ΧΡΗΜΑΤΟΟΙΚΟΝΟΜΙΚΗΣ ΚΑΙ ΤΡΑΠΕΖΙΚΗΣ ΙΟΙΚΗΤΙΚΗΣ ΙΠΛΩΜΑΤΙΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ ΑΣΥΜΜΕΤΡΙΑ ΣΤΙΣ ΤΙΜΕΣ ΤΩΝ ΑΚΙΝΗΤΩΝ ΕΥΕΛΥΝ ΣΑΚΚΑ ΕΠΙΒΛΕΠΩΝ ΚΑΘΗΓΗΤΗΣ : ΝΙΚΟΛΑΟΣ ΑΠΕΡΓΗΣ ΕΠΙΤΡΟΠΗ: ΛΕΚΤΟΡΑΣ Ν. ΚΟΥΡΟΓΕΝΗΣ
Διαβάστε περισσότεραINTEGRATION OF THE NORMAL DISTRIBUTION CURVE
INTEGRATION OF THE NORMAL DISTRIBUTION CURVE By Tom Irvie Email: tomirvie@aol.com March 3, 999 Itroductio May processes have a ormal probability distributio. Broadbad radom vibratio is a example. The purpose
Διαβάστε περισσότεραΥπόδειγµα Προεξόφλησης
Αρτίκης Γ. Παναγιώτης Υπόδειγµα Προεξόφλησης Μερισµάτων Γενικό Υπόδειγµα (Geeral Model) Ταµειακές ροές από αγορά µετοχών: Μερίσµατα κατά την διάρκεια κατοχής των µετοχών Μια αναµενόµενη τιµή στο τέλος
Διαβάστε περισσότεραΗ σύγκλιση του πληθωρισµού πριν και µετά από την εισαγωγή του ευρώ στις χώρες της ευρωζώνης
Η σύγκλιση του πληθωρισµού πριν και µετά από την εισαγωγή του ευρώ στις χώρες της ευρωζώνης Νίκος ριτσάκης Καθηγητής Τµήµα Εφαρµοσµένης Πληροφορικής Πανεπιστηµίου Μακεδονίας Περίληψη Χρησιµοποιώντας τον
Διαβάστε περισσότεραOSCILLATION CRITERIA FOR SECOND ORDER HALF-LINEAR DIFFERENTIAL EQUATIONS WITH DAMPING TERM
DIFFERENIAL EQUAIONS AND CONROL PROCESSES 4, 8 Elecroic Joural, reg. P375 a 7.3.97 ISSN 87-7 hp://www.ewa.ru/joural hp://www.mah.spbu.ru/user/diffjoural e-mail: jodiff@mail.ru Oscillaio, Secod order, Half-liear
Διαβάστε περισσότεραThe Equivalence Theorem in Optimal Design
he Equivalece heorem i Optimal Desig Raier Schwabe & homas Schmelter, Otto vo Guericke Uiversity agdeburg Bayer Scherig Pharma, Berli rschwabe@ovgu.de PODE 007 ay 4, 007 Outlie Prologue: Simple eamples.
Διαβάστε περισσότεραΠεριεχόμενα διάλεξης
5η Διάλεξη Οπτικές ίνες Γ. Έλληνας, Διάλεξη 3, σελ. Περιεχόμενα διάλεξης Ιδιότητες οπτικών ινών Διασπορά (Dispersio) Τρόπων (Iermodal Dispersio) Χρωματική (Iramodal (Chromaic) Dispersio) Πόλωσης (Polarizaio
Διαβάστε περισσότεραHW 3 Solutions 1. a) I use the auto.arima R function to search over models using AIC and decide on an ARMA(3,1)
HW 3 Solutions a) I use the autoarima R function to search over models using AIC and decide on an ARMA3,) b) I compare the ARMA3,) to ARMA,0) ARMA3,) does better in all three criteria c) The plot of the
Διαβάστε περισσότεραErrata (Includes critical corrections only for the 1 st & 2 nd reprint)
Wedesday, May 5, 3 Erraa (Icludes criical correcios oly for he s & d repri) Advaced Egieerig Mahemaics, 7e Peer V O eil ISB: 978474 Page # Descripio 38 ie 4: chage "w v a v " "w v a v " 46 ie : chage "y
Διαβάστε περισσότεραΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ
ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΣΧΟΛΗ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΩΝ ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΩΝ ΚΑΙ ΦΥΣΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ Διατμηματικό Πρόγραμμα Μεταπτυχιακών Σπουδών «Μαθηματική Προτυποποίηση στις Σύγχρονες Τεχνολογίες και την Οικονομία» ΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΗ
Διαβάστε περισσότερα/
: 2014 2010 2015/2014 : 2014 2010 2015/2014 I II الملخص The aim of this study is to know the effect of the number of the financial indicators on the prices of organizations shares in Dubai s stock exchange,
Διαβάστε περισσότερα( ) ( ) ( ) Fourier series. ; m is an integer. r(t) is periodic (T>0), r(t+t) = r(t), t Fundamental period T 0 = smallest T. Fundamental frequency ω
Fourier series e jm when m d when m ; m is an ineger. jm jm jm jm e d e e e jm jm jm jm r( is periodi (>, r(+ r(, Fundamenal period smalles Fundamenal frequeny r ( + r ( is periodi hen M M e j M, e j,
Διαβάστε περισσότεραSolutions: Homework 3
Solutios: Homework 3 Suppose that the radom variables Y,, Y satisfy Y i = βx i + ε i : i,, where x,, x R are fixed values ad ε,, ε Normal0, σ ) with σ R + kow Fid ˆβ = MLEβ) IND Solutio: Observe that Y
Διαβάστε περισσότεραLAD Estimation for Time Series Models With Finite and Infinite Variance
LAD Estimatio for Time Series Moels With Fiite a Ifiite Variace Richar A. Davis Colorao State Uiversity William Dusmuir Uiversity of New South Wales 1 LAD Estimatio for ARMA Moels fiite variace ifiite
Διαβάστε περισσότεραΗ ΠΑΡΑΟΙΚΟΝΟΜΙΑ ΣΤΗΝ ΚΥΠΡΟ: ΜΙΑ ΕΜΠΕΙΡΙΚΗ ΕΡΕΥΝΑ
Ελληνικό Στατιστικό Ινστιτούτο Πρακτικά 0 ου Πανελληνίου Συνεδρίου Στατιστικής (007), σελ 7-79 Η ΠΑΡΑΟΙΚΟΝΟΜΙΑ ΣΤΗΝ ΚΥΠΡΟ: ΜΙΑ ΕΜΠΕΙΡΙΚΗ ΕΡΕΥΝΑ Χάιδω Δριτσάκη Τμήμα Διοίκησης Τεχνολογίας Πανεπιστήμιο Μακεδονίας
Διαβάστε περισσότεραFORMULAE SHEET for STATISTICS II
Síscs II Degrees Ecoomcs d Mgeme FOMULAE SHEET for STATISTICS II EPECTED VALUE MOMENTS AND PAAMETES - Vr ( E( E( - Cov( E{ ( ( } E( E( E( µ ρ Cov( - E ( b E( be( Vr( b Vr( b Vr( bcov( THEOETICAL DISTIBUTIONS
Διαβάστε περισσότερα( ) 2011 :, :, - 2 -
: : : 2011 : : : ( ) 2011 :, :, - 2 - - 3 - ... 6. 6.. 8.. 9...10 1 1.1... 12 1.2... 13 1.3.. 13 2 2.1. 15 2.2... 15 2.3...... 19 2.4. 24 2.5... 25 3 3.1 28 3.2 28 3.3.. 31 3.4... 32 3.5 39 3.6. 40 3.7.
Διαβάστε περισσότεραPotential Dividers. 46 minutes. 46 marks. Page 1 of 11
Potential Dividers 46 minutes 46 marks Page 1 of 11 Q1. In the circuit shown in the figure below, the battery, of negligible internal resistance, has an emf of 30 V. The pd across the lamp is 6.0 V and
Διαβάστε περισσότεραOther Test Constructions: Likelihood Ratio & Bayes Tests
Other Test Constructions: Likelihood Ratio & Bayes Tests Side-Note: So far we have seen a few approaches for creating tests such as Neyman-Pearson Lemma ( most powerful tests of H 0 : θ = θ 0 vs H 1 :
Διαβάστε περισσότεραΧαρακτηριστικά της ανάλυσης διασποράς. ΑΝΑΛΥΣΗ ΙΑΣΠΟΡΑΣ (One-way analysis of variance)
ΑΝΑΛΥΣΗ ΙΑΣΠΟΡΑΣ (Oe-way aalysis of variace) Να γίνει µια εισαγωγή στη µεθοδολογία της ανάλυσης > δειγµάτων Να εφαρµοσθεί και να κατανοηθεί η ανάλυση διασποράς µε ένα παράγοντα. Να κατανοηθεί η χρήση των
Διαβάστε περισσότεραΤΕΛΕΣΤΕΣ ΚΑΙ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΑ ΕΡΓΑΛΕΙΑ ΑΝΑΛΥΣΗΣ ΧΡΟΝΟΣΕΙΡΩΝ
ΚΕΦΑΛΑΙΟ 4ο ΧΡΟΝΙΚΟΙ ΤΕΛΕΣΤΕΣ ΚΑΙ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΑ ΕΡΓΑΛΕΙΑ ΑΝΑΛΥΣΗΣ ΧΡΟΝΟΣΕΙΡΩΝ 4.1 ΕΙΣΑΓΩΓΗ 4. ΔΙΑΔΙΚΑΣΙΕΣ ΛΕΥΚΟΥ ΘΟΡΥΒΟΥ 4.3 ΥΠΟΔΕΙΓΜΑΤΑ ΤΥΧΑΙΟΥ ΠΕΡΙΠΑΤΟΥ 4.4 Η ΣΥΝΑΡΤΗΣΗ ΑΥΤΟΣΥΣΧΕΤΙΣΗΣ 4.5 ΜΕΡΙΚΗ ΑΥΤΟΣΥΣΧΕΤΙΣΗ
Διαβάστε περισσότεραAppendix. The solution begins with Eq. (2.15) from the text, which we repeat here for 1, (A.1)
Aenix Aenix A: The equaion o he sock rice. The soluion egins wih Eq..5 rom he ex, which we reea here or convenience as Eq.A.: [ [ E E X, A. c α where X u ε, α γ, an c α y AR. Take execaions o Eq. A. as
Διαβάστε περισσότερα6.3 Forecasting ARMA processes
122 CHAPTER 6. ARMA MODELS 6.3 Forecasting ARMA processes The purpose of forecasting is to predict future values of a TS based on the data collected to the present. In this section we will discuss a linear
Διαβάστε περισσότερα= e 6t. = t 1 = t. 5 t 8L 1[ 1 = 3L 1 [ 1. L 1 [ π. = 3 π. = L 1 3s = L. = 3L 1 s t. = 3 cos(5t) sin(5t).
Worked Soluion 95 Chaper 25: The Invere Laplace Tranform 25 a From he able: L ] e 6 6 25 c L 2 ] ] L! + 25 e L 5 2 + 25] ] L 5 2 + 5 2 in(5) 252 a L 6 + 2] L 6 ( 2)] 6L ( 2)] 6e 2 252 c L 3 8 4] 3L ] 8L
Διαβάστε περισσότεραChapter 15 Identifying Failure & Repair Distributions
Chape 5 Idefyg Falue & Repa Dsbuos Paamee Esmao maxmum lkelhood esmao C. Ebelg, Io o Relably & Maaably Chape 5 Egeeg, d ed. Wavelad Pess, Ic. Copygh 00 Maxmum Lkelhood Esmao (MLE) Fd esmaes fo he dsbuo
Διαβάστε περισσότεραCHAPTER 101 FOURIER SERIES FOR PERIODIC FUNCTIONS OF PERIOD
CHAPTER FOURIER SERIES FOR PERIODIC FUNCTIONS OF PERIOD EXERCISE 36 Page 66. Determine the Fourier series for the periodic function: f(x), when x +, when x which is periodic outside this rge of period.
Διαβάστε περισσότεραCalculating the propagation delay of coaxial cable
Your source for quality GNSS Networking Solutions and Design Services! Page 1 of 5 Calculating the propagation delay of coaxial cable The delay of a cable or velocity factor is determined by the dielectric
Διαβάστε περισσότερα16. 17. r t te 2t i t 1. 18 19 Find the derivative of the vector function. 19. r t e t cos t i e t sin t j ln t k. 31 33 Evaluate the integral.
SECTION.7 VECTOR FUNCTIONS AND SPACE CURVES.7 VECTOR FUNCTIONS AND SPACE CURVES A Click here for answers. S Click here for soluions. Copyrigh Cengage Learning. All righs reserved.. Find he domain of he
Διαβάστε περισσότεραSupplementary figures
A Supplementary figures a) DMT.BG2 0.87 0.87 0.72 20 40 60 80 100 DMT.EG2 0.93 0.85 20 40 60 80 EMT.MG3 0.85 0 20 40 60 80 20 40 60 80 100 20 40 60 80 100 20 40 60 80 EMT.G6 DMT/EMT b) EG2 0.92 0.85 5
Διαβάστε περισσότεραOutline. M/M/1 Queue (infinite buffer) M/M/1/N (finite buffer) Networks of M/M/1 Queues M/G/1 Priority Queue
Queueig Aalysis Outlie M/M/ Queue (ifiite buffer M/M//N (fiite buffer M/M// (Erlag s B forula M/M/ (Erlag s C forula Networks of M/M/ Queues M/G/ Priority Queue M/M/ M: Markovia/Meoryless Arrival process
Διαβάστε περισσότεραUsing Seasonal Time Series Models to Forecast Electrical Power Consumption in Fallujah City
0 / Using esonl ime eries Models o Forecs Elecricl Power Consumpion in Fllujh Ciy.... ( ) / (00005). ARIMA (,, ) (0,, ) : 0. 0 Absrc his reserch del wih using sesonl ime series models o sudy nd nlysis
Διαβάστε περισσότεραOscillations CHAPTER 3. ν = = 3-1. gram cm 4 E= = sec. or, (1) or, 0.63 sec (2) so that (3)
CHAPTER 3 Oscillaios 3-. a) gram cm 4 k dye/cm sec cm ν sec π m π gram π gram π or, ν.6 Hz () or, π τ sec ν τ.63 sec () b) so ha 4 3 ka dye-cm E 4 E 4.5 erg c) The maximum velociy is aaied whe he oal eergy
Διαβάστε περισσότεραdepartment listing department name αχχουντσ ϕανε βαλικτ δδσϕηασδδη σδηφγ ασκϕηλκ τεχηνιχαλ αλαν ϕουν διξ τεχηνιχαλ ϕοην µαριανι
She selects the option. Jenny starts with the al listing. This has employees listed within She drills down through the employee. The inferred ER sttricture relates this to the redcords in the databasee
Διαβάστε περισσότεραΕργαστήριο Ανάπτυξης Εφαρμογών Βάσεων Δεδομένων. Εξάμηνο 7 ο
Εργαστήριο Ανάπτυξης Εφαρμογών Βάσεων Δεδομένων Εξάμηνο 7 ο Procedures and Functions Stored procedures and functions are named blocks of code that enable you to group and organize a series of SQL and PL/SQL
Διαβάστε περισσότεραΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΚΑΙ ΚΟΙΝΩΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ. ΜΑΘΗΜΑ 3ο
ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΚΑΙ ΚΟΙΝΩΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΜΑΘΗΜΑ 3ο Κίβδηλες παλινδρομήσεις Μια από τις υποθέσεις που χρησιμοποιούμε στην ανάλυση της παλινδρόμησης είναι ότι οι χρονικές σειρές που χρησιμοποιούμε
Διαβάστε περισσότεραStatistical Inference I Locally most powerful tests
Statistical Inference I Locally most powerful tests Shirsendu Mukherjee Department of Statistics, Asutosh College, Kolkata, India. shirsendu st@yahoo.co.in So far we have treated the testing of one-sided
Διαβάστε περισσότεραHomework 4 (Lectures 17-21) / Κατ Οίκον Εργασία 4 (Διαλέξεις 17-21)
Homework 4 (Lecures 17-1) / Κατ Οίκον Εργασία 4 (Διαλέξεις 17-1) Due Dae / Ημερομηνία Παράδοσης: 7/1/018 Name/Όνομα: Dae/Ημερ.: You may eed some (or oe) of he followig equaios Μπορεί να χρειαστείτε κάποιες
Διαβάστε περισσότεραt-distribution t a (ν) s N μ = where X s s x = ν 2 FD ν 1 FD a/2 a/2 t-distribution normal distribution for ν>120
t-ditribution t X x μ = where x = ν FD ν FD t a (ν) 0 t-ditribution normal ditribution for ν>0 a/ a/ -ta ta ΒΑΘΜΟΙ ΕΛΕΥΘΕΡΙΑΣ (freedom degree) Βαθμοί ελευθερίας (ν): ο αριθμός των ανεξάρτητων μετρήσεων
Διαβάστε περισσότεραAkaike Information Criteria. Best Linear Unbiased Estimator. Census and Economic Information Centre. Durbin Watson statistics
DAFTAR ISTILAH ADF AIC BLUE BOP CAD CEIC CF DW EO FDI FEDV FPE GDP HQ IED IFS IHSG IOR IRF IRP IRU LM LR NFDI Augmented Dicky Fuller Statistic Akaike Information Criteria Best Linear Unbiased Estimator
Διαβάστε περισσότεραMatrices and Determinants
Matrices and Determinants SUBJECTIVE PROBLEMS: Q 1. For what value of k do the following system of equations possess a non-trivial (i.e., not all zero) solution over the set of rationals Q? x + ky + 3z
Διαβάστε περισσότεραIntroduction to the ML Estimation of ARMA processes
Introduction to the ML Estimation of ARMA processes Eduardo Rossi University of Pavia October 2013 Rossi ARMA Estimation Financial Econometrics - 2013 1 / 1 We consider the AR(p) model: Y t = c + φ 1 Y
Διαβάστε περισσότεραThe Heisenberg Uncertainty Principle
Chemistry 460 Sprig 015 Dr. Jea M. Stadard March, 015 The Heiseberg Ucertaity Priciple A policema pulls Werer Heiseberg over o the Autobah for speedig. Policema: Sir, do you kow how fast you were goig?
Διαβάστε περισσότεραST5224: Advanced Statistical Theory II
ST5224: Advanced Statistical Theory II 2014/2015: Semester II Tutorial 7 1. Let X be a sample from a population P and consider testing hypotheses H 0 : P = P 0 versus H 1 : P = P 1, where P j is a known
Διαβάστε περισσότεραIntroduction of Numerical Analysis #03 TAGAMI, Daisuke (IMI, Kyushu University)
Itroductio of Numerical Aalysis #03 TAGAMI, Daisuke (IMI, Kyushu Uiversity) web page of the lecture: http://www2.imi.kyushu-u.ac.jp/~tagami/lec/ Strategy of Numerical Simulatios Pheomea Error modelize
Διαβάστε περισσότερα