Nonparametric Identification(비모수 식별)란 무엇입니까?
Nonparametric Identification 비모수 식별 - This paper studies the nonparametric identification and estimation of projected pricing kernels implicit in European option prices and underlying asset returns using conditional moment restrictions. [1] We cover core models, alternative data settings, common estimation approaches, the role and choice of instruments, and nonparametric identification. [2] Control decisions are made when the use of nonparametric identification and control algorithms. [3] Synthesizing what is known about the cross-world independence assumption, we discuss the relationship between assumptions for causal mediation analyses, causal models, and nonparametric identification of natural direct and indirect effects. [4] Nonparametric identification of the fractional probability weight (FPW) function is achieved via a partial completeness assumption. [5] I propose a flexible yet tractable sequential auction model under the private value paradigm and establish its nonparametric identification, demonstrating an intuitive and general method for disentangling synergy from affiliation. [6] We proposed an identification-control scheme for each dynamic named Dynamic Neural Control System (DNCS) as a combination of an adaptive neural controller based on nonparametric identification of the effect of unknown dynamics and external disturbances, and on parametric estimation of the added mass dependent input gain. [7] In this article, nonparametric identification of nonlinear autoregressive systems with exogenous inputs (NARX) is considered; a general criterion function is introduced for estimating the value of the nonlinear function within the system at any fixed point. [8] We propose a framework for nonparametric identification and estimation of discrete choice models with unobserved choice sets. [9] We show nonparametric identification of the parameters in the dynamic stochastic block model as recently introduced by Matias and Miele (2017) in the case of binary, finitely weighted, and general edge states. [10] This paper introduces new results on the nonparametric identification of separable and nonseparable discrete choice models. [11] The necessary conditions for nonparametric identification are strong and unlikely to ever be satisfied. [12] In the nonparametric identification of roll damping and nonlinear restoring forces, the nonlinear Volterra integral equation of the first kind is solved by the Markov chain Monte Carlo (MCMC) method. [13] This provides sufficient conditions for the nonparametric identification of dynamic causal effects as well as clarify the causal content of several common assumptions and methods in macroeconomics. [14] For optimization and harmonization of AVR and ASG settings a method of nonparametric identification of the ‘turbine-generator’ system was used which can be represented as complex activation functions of main channels and crosslinks of regulators and the generator. [15] We establish the asymptotic properties of the estimator and show the semi-nonparametric identification of the model in a large market environment. [16] In this paper, nonparametric identification for nonlinear autoregressive systems with exogenous inputs (NARX) is considered. [17] This chapter addresses the problem of nonparametric identification of Wiener systems using a Kernel-based approach. [18]이 논문은 조건부 모멘트 제한을 사용하여 유럽 옵션 가격과 기본 자산 수익률에 내재된 예상 가격 결정 커널의 비모수 식별 및 추정을 연구합니다. [1] 핵심 모델, 대체 데이터 설정, 일반적인 추정 접근 방식, 도구의 역할과 선택, 비모수 식별을 다룹니다. [2] 비모수 식별 및 제어 알고리즘을 사용할 때 제어 결정이 내려집니다. [3] 교차 세계 독립 가정에 대해 알려진 것을 종합하여 인과 매개 분석, 인과 모델 및 자연적 직접 및 간접 효과의 비모수적 식별을 위한 가정 간의 관계에 대해 논의합니다. [4] 분수 확률 가중치(FPW) 함수의 비모수 식별은 부분 완전성 가정을 통해 달성됩니다. [5] 나는 사적 가치 패러다임에서 유연하면서도 다루기 쉬운 순차 경매 모델을 제안하고 그것의 비모수적 식별을 확립하여 제휴로부터 시너지를 분리하는 직관적이고 일반적인 방법을 보여줍니다. [6] 우리는 알려지지 않은 역학 및 외부 교란의 영향에 대한 비모수적 식별과 추가된 질량 의존 입력의 매개변수 추정에 기반한 적응형 신경 제어기의 조합으로 동적 신경 제어 시스템(DNCS)이라는 각 역학에 대한 식별 제어 방식을 제안했습니다. 얻다. [7] 이 기사에서는 외생 입력(NARX)이 있는 비선형 자기회귀 시스템의 비모수 식별이 고려됩니다. 시스템 내의 임의의 고정점에서 비선형 함수의 값을 추정하기 위해 일반 기준 함수가 도입되었습니다. [8] 우리는 관찰되지 않은 선택 세트가 있는 이산 선택 모델의 비모수 식별 및 추정을 위한 프레임워크를 제안합니다. [9] 이진, 유한 가중 및 일반 에지 상태의 경우 Matias와 Miele(2017)이 최근에 도입한 동적 확률 블록 모델에서 매개변수의 비모수 식별을 보여줍니다. [10] 이 논문에서는 분리 가능한 이산 선택 모델과 분리할 수 없는 이산 선택 모델의 비모수 식별에 대한 새로운 결과를 소개합니다. [11] 비모수 식별을 위한 필수 조건은 강력하고 충족될 가능성이 거의 없습니다. [12] 롤 감쇠 및 비선형 복원력의 비모수식별에서 제1종 비선형 Volterra 적분 방정식은 Markov Chain Monte Carlo(MCMC) 방법으로 해결됩니다. [13] 이것은 동적 인과 효과의 비모수적 식별을 위한 충분한 조건을 제공할 뿐만 아니라 거시경제학에서 몇 가지 일반적인 가정과 방법의 인과적 내용을 명확히 합니다. [14] AVR 및 ASG 설정의 최적화 및 조화를 위해 '터빈-발전기' 시스템의 비모수적 식별 방법이 사용되었으며, 이는 주 채널의 복잡한 활성화 기능과 조절기와 발전기의 교차 링크로 나타낼 수 있습니다. [15] 우리는 추정기의 점근적 속성을 설정하고 대규모 시장 환경에서 모델의 반모수 식별을 보여줍니다. [16] 이 논문에서는 외생 입력(NARX)이 있는 비선형 자기회귀 시스템에 대한 비모수 식별을 고려합니다. [17] 이 장에서는 커널 기반 접근 방식을 사용하여 Wiener 시스템의 비모수적 식별 문제를 다룹니다. [18]
Novel Nonparametric Identification 새로운 비모수 식별
This paper establishes a novel nonparametric identification of all the unspecified elements. [1] This paper establishes a novel nonparametric identification of all the unspecified elements. [2] This paper explores a novel nonparametric identification modeling technique for ship maneuvering system. [3]이 논문은 지정되지 않은 모든 요소에 대한 새로운 비모수 식별을 설정합니다. [1] 이 논문은 지정되지 않은 모든 요소에 대한 새로운 비모수 식별을 설정합니다. [2] 이 논문은 선박 조종 시스템을 위한 새로운 비모수 식별 모델링 기법을 탐구합니다. [3]
Establish Nonparametric Identification
I first establish nonparametric identification and estimation of all the unspecified elements and provide estimators' asymptotic properties. [1] We establish nonparametric identification in a class of so-called index models using a novel approach that relies on general topological results. [2]먼저 모든 불특정 요소의 비모수 식별 및 추정을 설정하고 추정자의 점근적 속성을 제공합니다. [1] 우리는 일반적인 토폴로지 결과에 의존하는 새로운 접근 방식을 사용하여 소위 인덱스 모델 클래스에서 비모수 식별을 설정합니다. [2]
nonparametric identification result
In this paper, we propose causal intervention effects in two-person partnerships under arbitrary infectious disease transmission dynamics, and give nonparametric identification results showing how effects can be estimated in empirical trials using time-to-infection or binary outcome data. [1] This paper provides nonparametric identification results for a class of latent utility models with additively separable unobservable heterogeneity. [2] Finally, I will consider the implications of the nonparametric identification results provided for a narrow, but non-trivial, set of causal estimands in Theorems 7 and 8. [3]이 논문에서 우리는 임의의 전염병 전파 역학 하에서 2인 파트너십의 인과적 개입 효과를 제안하고 감염까지의 시간 또는 이진 결과 데이터를 사용하여 경험적 시험에서 효과를 추정할 수 있는 방법을 보여주는 비모수적 식별 결과를 제공합니다. [1] 이 논문은 추가로 분리할 수 있는 관찰할 수 없는 이질성을 가진 잠재 실용 신안에 대한 비모수 식별 결과를 제공합니다. [2] 마지막으로 정리 7과 8에서 좁지만 사소하지 않은 인과 추정 세트에 대해 제공된 비모수 식별 결과의 의미를 고려할 것입니다. [3]
nonparametric identification method 비모수 식별 방법
This work presents a nonparametric identification method to study the nonlinear response of a micro-electromechanical system (MEMS) resonator. [1] We develop a nonparametric identification method for nonlinear gradient-flow dynamics. [2] It is based on theoretical results concerning nonparametric identification method, achieved for the last four decades. [3]이 작업은 MEMS(Micro-Electromechanical System) 공진기의 비선형 응답을 연구하기 위한 비모수 식별 방법을 제시합니다. [1] 우리는 비선형 기울기 흐름 역학에 대한 비모수 식별 방법을 개발합니다. [2] 이는 지난 40년 동안 달성된 비모수 식별 방법에 대한 이론적 결과를 기반으로 합니다. [3]