Модели по: Сборные модели — Eaglemoss

Содержание

Не удается найти страницу | Autodesk Knowledge Network

(* {{l10n_strings.REQUIRED_FIELD}})

{{l10n_strings.CREATE_NEW_COLLECTION}}*

{{l10n_strings.ADD_COLLECTION_DESCRIPTION}}

{{l10n_strings.COLLECTION_DESCRIPTION}} {{addToCollection.description.length}}/500 {{l10n_strings.TAGS}} {{$item}} {{l10n_strings.PRODUCTS}} {{l10n_strings.DRAG_TEXT}}  

{{l10n_strings.DRAG_TEXT_HELP}}

{{l10n_strings.LANGUAGE}} {{$select.selected.display}}

{{article.content_lang.display}}

{{l10n_strings.AUTHOR}}  

{{l10n_strings.AUTHOR_TOOLTIP_TEXT}}

{{$select.selected.display}} {{l10n_strings.CREATE_AND_ADD_TO_COLLECTION_MODAL_BUTTON}} {{l10n_strings.CREATE_A_COLLECTION_ERROR}}

Slic3r Prusa и перемещение модели по Z

Vitaliy-Sh
Загрузка

07.09.2018

1839

Вопросы и ответы Подскажите как загнать часть модели ниже уровня стола что-бы напечатать только ее верхнюю часть?

В Cura такой финт ушами проходит.

Ответы на вопросы

Популярные вопросы

malysh383
Загрузка

01.04.2022

322

Господа всем привет нужен конструктивный ответ, прошу помочь если кто знает в чем дело, я просто уже хз 

Смещение слоёв при длит…

Читать дальше Tull
Загрузка

23.03.2022

425

У меня мастерская по производству декоративной керамики и посуды. Ищу FDM принтер для печати прототипов посуды, декоративных элементов. В 3Д печати ра…

Читать дальше mlizart
Загрузка

07.12.2016

22753

Коллеги, помогите!

На занятиях по моделированию один школьник спросил — Чем 3D принтер отличается от 3D плоттера и что лучше для нови…

Читать дальше

Перекрестная проверка модели: Справочник по компонентам — Azure Machine Learning

  • Статья
  • Чтение занимает 5 мин
  • Участники: 3

Были ли сведения на этой странице полезными?

Да Нет

Хотите оставить дополнительный отзыв?

Отзывы будут отправляться в корпорацию Майкрософт. Нажав кнопку «Отправить», вы разрешаете использовать свой отзыв для улучшения продуктов и служб Майкрософт. Политика конфиденциальности.

Отправить

В этой статье

в этой статье описывается использование компонента перекрестной проверки модели в конструкторе Машинное обучение Azure. Перекрестная проверка — это методика, часто используемая в машинном обучении для оценки как вариативности набора данных, так и надежности любой модели, обученной этими данными.

Компонент перекрестной проверки модели принимает в качестве входных данных набор DataSet с меткой, а также модель обученной классификации или регрессии. Он делит набор данных на некоторое количество подмножеств (сверток), создает модель по каждой из сверток, а затем возвращает набор статистик точности для каждой свертки. Сравнивая статистики точности для всех сверток, можно интерпретировать качество набора данных. Затем можно понять, чувствительна ли модель к отклонениям в данных.

«Перекрестная проверка модели» также возвращает прогнозируемые результаты и вероятности для набора данных, что позволяет оценить надежность прогнозов.

Принцип работы перекрестной проверки

  1. Перекрестная проверка случайным образом делит обучающие данные на свертки.

    Если вы ранее не секционировали определенный набор данных, по умолчанию алгоритм создает 10 сверток. Чтобы разделить набор данных на другое число сверток, можно использовать компоненты Partition и Sample и указать, сколько сверток будет использоваться.

  2. Компонент задает откладывание данных в виде сгиба 1, чтобы их можно было использовать для проверки. (Иногда это называется « Контрольный сгиб».) Для обучения модели компонент использует оставшиеся свертки.

    Например, если создать пять сверток, компонент создает пять моделей во время перекрестной проверки. Компонент обучает каждую модель с помощью четырех-пятого данных. Он тестирует каждую модель на оставшейся одной пятой.

  3. При тестировании модели для каждого из сверток компонент оценивает статистику по нескольким точностьм. Статистика, используемая компонентом, зависит от типа модели, которую вы оцениваете. Для оценки моделей классификации и моделей регрессии используются различные статистики.

  4. По завершении процесса сборки и оценки для всех сверток модель перекрестной проверки создает набор метрик производительности и оценки результатов для всех данных. Просмотрите эти метрики, чтобы узнать, не получилась ли для какой-либо свертки слишком высокая или слишком низкая точность.

Преимущества перекрестной проверки

Другой и распространенный способ оценки модели — разделение данных на обучающий и проверочный наборы с помощью функции Разделение данных, а затем проверка модели на обучающих данных. Однако перекрестная проверка дает некоторые преимущества:

  • При перекрестной проверке используется больше тестовых данных.

    Перекрестная проверка измеряет производительность модели с указанными параметрами в большем пространстве данных. То есть перекрестная проверка использует как для обучения, так и для оценки весь обучающий набор данных, а не часть. Напротив, обычно при проверке модели с использованием данных, полученных при случайном разбиении, для оценки модели используется не более 30 процентов доступных данных.

    Тем не менее, поскольку перекрестная проверка обучает и проверяет модель несколько раз по большому набору данных, она требует гораздо больше вычислительных ресурсов. Она требует намного больше времени, чем проверка по случайному разбиению.

  • При перекрестной проверке оцениваются как набор данных, так и модель.

    Перекрестная проверка не просто измеряет точность модели. Она также дает представление о том, насколько репрезентативен набор данных и насколько чувствительна может быть модель к отклонениям в данных.

Как использовать модуль «Перекрестная проверка модели»

Выполнение перекрестной проверки может занять много времени, если набор данных имеет большой размер. Поэтому вы можете использовать перекрестную проверку модели на начальном этапе создания и тестирования модели. На этом этапе можно оценить качество параметров модели (предполагая, что время вычисления приемлемо). Затем можно обучить и оценить модель с помощью установленных параметров в модели «обучение » и « Оценка компонентов модели ».

В этом сценарии как обучение, так и тестирование модели выполняется с помощью модуля «Перекрестная проверка модели».

  1. Добавьте компонент перекрестной проверки модели в конвейер. его можно найти в Машинное обучение Azure конструкторе в категории оценки оценки модели .

  2. Подключите выходные данные любой модели классификации или регрессии.

    Например, если вы используете для классификации

    Двухклассовое увеличивающееся дерево принятия решений, настройте модель с нужными параметрами. Затем перетащите соединитель из порта Необученная модель классификатора в соответствующий порт модели перекрестной проверки.

    Совет

    Модель нет необходимости обучать, так как модуль «Перекрестная проверка модели» автоматически обучает ее в ходе оценки.

  3. К порту Набор данных модуля «Перекрестная проверка модели» подключите любой именованный набор обучающих данных.

  4. На правой панели модуля «Перекрестная проверка модели» нажмите Изменить столбец. Выберите один столбец, содержащий метку класса, или прогнозируемое значение.

  5. Задайте значение для параметра Случайное начальное значение, если нужно повторять результаты перекрестной проверки между последовательными выполнениями для одних и тех же данных.

  6. Отправьте конвейер.

  7. Описание отчетов см. в разделе Результаты.

Результаты

После завершения всех итераций модуль «Перекрестная проверка модели» создает оценки для всего набора данных. Также он создает метрики производительности, которые можно использовать для оценки качества модели.

Оцененные результаты

Первый выход компонента предоставляет исходные данные для каждой строки, а также некоторые прогнозируемые значения и связанные с ними вероятности.

Чтобы просмотреть результаты, щелкните правой кнопкой мыши компонент перекрестная проверка модели в конвейере. Выберите Визуализировать результаты оценки.

Имя нового столбца Описание
Оцененные метки Этот столбец добавляется в конец набора данных. Он содержит прогнозируемое значение для каждой строки.
Оцененные вероятности Этот столбец добавляется в конец набора данных. Он указывает предполагаемую вероятность значения в поле Оцененные метки.
Номер свертки Указывает начинающийся с нуля индекс для свертки с номерами всех строк данных, назначенными во время перекрестной проверки.

Результаты оценки

Второй отчет сгруппирован по сверткам. Помните, что во время выполнения модуль «Перекрестная проверка модели» случайным образом разделяет обучающие данные на n сверток (по умолчанию 10). В каждом проходе по набору данных модуль использует одну свертку в качестве набора данных для проверки. Оставшиеся n-1 сверток используются для обучения модели. Каждая из n моделей проверяется по данным из других сверток.

В этом отчете свертки перечисляются по значению индекса в возрастающем порядке. Чтобы упорядочить данные по любому другому столбцу, можно сохранить результаты в виде набора данных.

Чтобы просмотреть результаты, щелкните правой кнопкой мыши компонент перекрестная проверка модели в конвейере. Выберите Визуализировать результаты оценки по свертке.

Имя столбца Описание
Номер свертки Идентификатор для каждой свертки. Если было создано пять сверток, будет пять поднаборов данных с номерами от 0 до 4.
Количество примеров в свертке Количество строк, назначенных каждой свертке. Они должны быть примерно одинаковыми.

Компонент также включает следующие метрики для каждого из сверток в зависимости от типа модели, которую вы оцениваете:

  • Модели классификации: точность, отзыв, F-оценка, AUC, правильность

  • Модели регрессии: средняя абсолютная погрешность, среднеквадратическая абсолютная погрешность, относительная абсолютная погрешность, относительная среднеквадратическая погрешность и коэффициент детерминации

Технические примечания

  • Рекомендуется нормализовать наборы данных перед их использованием для перекрестной проверки.

  • Модуль «Перекрестная проверка модели» гораздо более требователен к вычислительным ресурсам и его выполнение занимает больше времени, чем проверка модели с использованием набора данных с произвольным разделением. Причина в том, что «Перекрестная проверка модели» обучает и проверяет модель несколько раз.

  • Нет необходимости разбивать набор данных на обучающие и проверочные наборы при использовании перекрестной проверки для измерения правильности модели.

Дальнейшие действия

см. набор компонентов, доступных для Машинное обучение Azure.

Разработка BIM модели по 2D чертежам

Создание BIM модели

Предлагаем услуги по созданию BIM-моделей зданий и сооружений различного типа и назначения. Информационное моделирование объектов от компании «ЖилПромПроект» — это:

  • Значительное ускорение процессов проектирования зданий и сооружений и облегчение работы проектировщиков.
  • Простота контроля качества исходных материалов строителями.
  • Возможность обеспечить высокий уровень обслуживания объекта после соответствующими службами и организациями.

Весь комплекс работ по созданию BIM-моделей зданий и сооружений выполняется силами наших специалистов, без привлечения сторонних подрядчиков. В комплекс мероприятий по разработке входят следующие элементы:

  • Разработка трехмерных моделей объектов.
  • Создание всех необходимых чертежей и иной документации.
  • Формирование необходимых для работы BIM-моделей баз данных и их наполнение.
  • Проведение параметризации объектов (компонентов), входящих в состав модели.
  • Распределение по временным этапам процесса возведения здания и сооружения и пр.

Узнать подробнее об услуге создание BIM-моделей, а также заказать ее, вы можете, связавшись со специалистами нашей компании. Обращайтесь.

Перевод чертежей в 3D модель.

Компания занимается созданием по 2D чертежам 3D-моделей любой сложности:

  • Сборочных единиц.
  • Технологической оснастки.
  • Отельных узлов и агрегатов.
  • Целых механизмов.
  • Зданий и сооружений и пр.

Мы обеспечим высокую степень детализации трехмерного проекта и 100% совпадение его параметров с исходными чертежами. В случае необходимости, специалисты компании внесут в полученную на основе двухмерных чертежей 3D-модель необходимые вам изменения и дополнения.

Мы работаем с широким перечнем программ, позволяющих решать любые задачи, включая и максимально реалистичную 3D-визуализацию. Среди них – Компас 3D, SolidWorks, 3dsMAX и другие.

Чтобы узнать стоимость перевода чертежей в 3D-модель, получить ответы на вопросы, касающиеся этого процесса и сделать заказ, просто свяжитесь с нами.

Подгонка моделей вариограмм методом взвешенных наименьших квадратов

  • Армстронг, М., 1984, Улучшение оценки и моделирования вариограммы, в Г. Верли и др. (ред.) Геостатистика для характеристики природных ресурсов: Дордрехт, Рейдель, с. 1–19.

    Google ученый

  • Армстронг, М. и Дельфинер, П., 1980, На пути к более надежной вариограмме: тематическое исследование угля, Внутреннее примечание N-671: Центр геостатистики, Фонтенбло, Франция.

    Google ученый

  • Бакстон, Б., 1982, Геостатистический пример, неопубликованная магистерская диссертация: Стэнфордский университет, Калифорния, 84 стр.

    Google ученый

  • Кэрролл, Р. Дж. и Рупперт, Д., 1982, Сравнение максимального правдоподобия и обобщенного метода наименьших квадратов в гетероскедастической линейной модели: Jour. амер. Стат. доц. , т. 77, с. 878–882.

    Google ученый

  • Кларк, И., 1979, Практическая геостатистика: издательство Applied Science Publishers, Эссекс, Англия, 129 стр.

    Google ученый

  • Cressie, N.A.C., 1979, Аппроксимация прямой линии и оценка вариограммы (с обсуждением): Bull. Интер. Стат. Инст. , т. 48, кн. 3, с. 573–582.

    Google ученый

  • Кресси, Н.А. С., 1980, М-оценка при наличии неодинаковой шкалы. Стат. Neerlandica , т. 34, с. 19–32.

    Google ученый

  • Cressie, NAC, 1984, На пути к устойчивой геостатистике, в G. Verley et al. (ред.) Геостатистика для характеристики природных ресурсов: Дордрехт, Рейдель, с. 21–44.

    Google ученый

  • Cressie, N.A.C. и Glonek, G., 1984, Оценки ковариограммы на основе медианы уменьшают погрешность: Stat.Проб. лат. , т. 2, с. 299–304.

    Google ученый

  • Cressie, N.A.C. и Hawkins, D.M., 1980, Надежная оценка вариограммы: Jour. Интер. доц. Мат. геол. , т. 12, с. 115–125.

    Google ученый

  • Дэвид, М., 1977, Геостатистическая оценка запасов руды: Амстердам, Эльзевир, 364 с.

    Google ученый

  • Дэвис Б.М. и Боргман, Л.Е., 1982, Заметка об асимптотическом распределении выборочной вариограммы: Jour. Интер. доц. Мат. геол. , т. 14, с. 189–193.

    Google ученый

  • Делфинер, П., 1976, Линейная оценка нестационарных пространственных явлений, в М. Гуарасио и др. (ред.) Усовершенствованная геостатика в горнодобывающей промышленности: Дордрехт, Рейдель, с. 49–68.

    Google ученый

  • Даймонд, П.и Армстронг, М., 1983, Надежность вариограмм и обработка матриц кригинга: Внутреннее примечание N-804, Центр геостатистики, Фонтенбло, Франция.

    Google ученый

  • Гомес, М. и Хазен, К., 1970 г., Оценка распределения серы и золы в угольных пластах с помощью статистического регрессионного анализа поверхности отклика: Отчет Горного бюро США, RI 7377.

  • Хокинс, Д. М. и Кресси, NAC, 1984, Надежный кригинг — предложение: Jour.Интер. доц. Мат. геол., т. 16, с. 3–18.

    Google ученый

  • Huber, PJ, 1964, Надежная оценка параметра местоположения: Ann. Мат. стат., т. 35, с. 73–101.

    Google ученый

  • Journel, A. и Huijbregts, C., 1978, Горная геостатистика: Лондон, Academic Press, 600 стр.

    Google ученый

  • Кинг, Х.Ф., МакМахон, Д. В., и Буйтор, Г. Дж., 1982 г., Руководство по оценке запасов руды, в Трудах Австралазийского института горного дела и металлургии, Дополнение: т. 281, с. 1–21.

    Google ученый

  • Матерон Г., 1963, Принципы геостатистики: Экон. геол., т. 58, с. 1246–1266 гг.

    Google ученый

  • Матерон, Г., 1971, Теория региональных переменных и ее приложения: Cahiers du Centre de Morphologie Mathematique, No.5, Фонтенбло, Франция.

    Google ученый

  • Sharp, W.E., 1982, Оценка полувариограмм методом максимальной энтропии: Jour. Интер. доц. Мат. геол. , т. 14, с. 456–474.

    Google ученый

  • Старкс, Т. и Фэнг, Дж., 1982a, Об оценке обобщенной ковариационной функции: Jour. Интер. доц. Мат. геол., т. 14, с. 57–64.

    Google ученый

  • Старкс Т.и Фанг, Дж., 1982b, Влияние дрейфа на экспериментальную полувариограмму: Jour. Интер. доц. Мат. геол., т. 14, с. 309–320.

    Google ученый

  • Switzer, P., 1984, Вывод для функций пространственной автокорреляции в G. Verly et al. (ред.) Геостатистика для характеристики природных ресурсов: Дордрехт, Рейдель, с. 127–140.

    Google ученый

  • Honda планирует инвестировать 40 миллиардов долларов в электромобили и выпустить 30 моделей к 2030 году

    В прошлом году Honda сообщила, что к 2040 году намерена перевести все свои продажи автомобилей на электромобили и автомобили на топливных элементах.Чтобы сделать отказ от автомобилей с бензиновым двигателем возможным, компания должна выпустить широкий выбор автомобилей с нулевым уровнем выбросов, из которых клиенты могут выбирать. Теперь автопроизводитель объявил, что потратит 5 триллионов иен или около 40 миллиардов долларов на свои усилия по электрификации в течение следующих 10 лет.

    На брифинге в прямом эфире компания также сообщила, что планирует к 2030 году запустить 30 моделей электромобилей с объемом производства 2 млн автомобилей в год. Цель состоит в том, чтобы к концу десятилетия доля электромобилей в парке составляла 40%,

    Как сообщает TechCrunch , Honda планирует начать работу в Японии, представив к 2024 году сверхдешевую модель мини-электромобиля стоимостью около 8000 долларов.В том же году компания выпустит электромобили Prologue и Acura, разработанные совместно с GM, в Северной Америке. В начале апреля Honda и GM объявили о совместной разработке серии доступных электромобилей на основе глобальной архитектуры и аккумуляторной технологии GM Ultium.

    У Honda есть планы, не связанные с GM, и она использует часть своего бюджета в 40 миллиардов долларов на разработку собственной платформы для электрификации. Он также изучает возможность объединения с другими компаниями для производства аккумуляторов.Кроме того, он инвестирует 43 миллиарда иен (343 миллиона долларов) в строительство демонстрационной линии для твердотельных батарей к 2024 году.

    Генеральный директор Honda Тосихиро Мибе также подтвердил, что большая часть его усилий по электрификации направлена ​​​​на обеспечение прочного присутствия в Китае, который в настоящее время является крупнейшим в мире рынком электромобилей. Как компания объявила в прошлом, Мибе сказал, что к 2027 году Honda выпустит 10 новых моделей в Китае под своим брендом e: N Series. Компания также построит заводы в Гуагчжоу и Ухане для производства своих электромобилей для страны.

    Все продукты, рекомендованные Engadget, выбираются нашей редакционной группой независимо от нашей материнской компании. Некоторые из наших историй содержат партнерские ссылки. Если вы покупаете что-то по одной из этих ссылок, мы можем получить партнерскую комиссию.

    Очередь Kia: аналог Hyundai ожидает 14 моделей BEV к 2027 году, включая два пикапа, и планирует стать поставщиком специализированных автомобилей №1 к 2030 году 

    Корпорация Kia вслед за материнской компанией Hyundai Motor Group провела собственное виртуальное мероприятие «День инвестора», на котором изложила свою дорожную карту для дальнейшего устойчивого развития к 2030 году.Стратегия включает в себя 14 моделей BEV в линейке Kia к 2027 году, а также ожидаемый объем продаж 1,2 миллиона автомобилей BEV к 2030 году. Кроме того, Kia начнет поставлять свои собственные специализированные автомобили, начиная с 2025 года.

    Краткое резюме

    Корпорация Kia является вторым по величине производителем автомобилей в Южной Корее после Hyundai Motor Group, которой принадлежит миноритарный пакет акций.

    Вчера ее материнская компания провела виртуальное мероприятие «День инвестора 2022», на котором рассказала о дальнейших инвестициях Группы в электрификацию и сообщила о появлении 17 новых моделей электромобилей Hyundai и Genesis к 2030 году.

    Однако во вчерашней презентации не было упоминания о Kia, что было немного удивительно, учитывая, что компании обычно работают несколько коллективно, особенно с точки зрения стратегии электрификации.

    Сегодня, после виртуального Дня инвестора, мы знаем, что у Kia есть собственная стратегия до 2030 года, которой мы можем поделиться. Тот, который ориентирован на увеличение продаж, новые модели BEV и выход на автомобили доставки.

    lИсточник: Kia Corp.

    Kia обещает 14 моделей BEV к 2027 г., первый PBV к 2025 г.

    Виртуальное мероприятие было кратко изложено в пресс-релизе, предоставленном Kia, в котором изложена ее стратегия на оставшуюся часть десятилетия, направленная на то, чтобы стать поставщиком экологически безопасных решений для мобильности.

    Детали, изложенные сегодня, являются продолжением стратегии Kia «Plan S», представленной в 2020 году. С момента этого объявления Kia зарекомендовала себя как глобальный бренд электромобилей (EV) с такими моделями, как Niro EV и новый EV6. При этом в 2021 году будет зафиксирован самый высокий за всю историю валовой доход и операционная прибыль.

    Президент и главный исполнительный директор Kia Хо Сон Сон объяснил, как автопроизводитель надеется сохранить этот импульс электрификации до 2030 года. Вот некоторые ключевые объявления:

    • Создание линейки из 14 моделей Kia BEV к 2027 году
    • Ускорение перехода электромобилей на продажу 1.2 миллиона BEV в 2030 году
    • «AutoMode», новая технология автономного вождения Kia, которая будет запущена в 2023 году.
      • Дебютирует на грядущей модели Kia EV9
    • К 2025 году планируется расширить функции подключенных автомобилей на все модели Kia
    • Первый специализированный автомобиль специального назначения (PBV), который появится в 2025 году
    • Цель: к 2030 году стать мировым брендом PBV номер один

    Новые модели BEV от Kia каждый год, включая электрические пикапы

    Kia планирует выпускать не менее двух моделей BEV в год, начиная с 2023 года, стремясь к 2027 году создать полную линейку из 14 автомобилей BEV.Ранее Kia планировала поставить 11 моделей к 2026 году, но теперь добавится два электрических пикапа. Одна будет специальной «стратегической моделью» для развивающихся рынков, другая — BEV начального уровня.

    Kia надеется продемонстрировать свое мастерство электромобилей с помощью своей флагманской модели EV9, выпуск которой запланирован на 2023 год. Этот большой внедорожник сможет разгоняться до 100 км/ч (0-62 мили в час) за пять секунд. Его дальность действия составит около 540 км (336 миль) при полной зарядке, а запас хода — 100 км (62 мили) за шесть минут зарядки.

    Kia ожидает, что эти новые модели электромобилей внесут значительный вклад в ее общие продажи, начиная с ожидаемых продаж электромобилей в 160 000 в этом году. К 2026 году Kia планирует продать 807 000 единиц, а в 2030 году — 1,2 миллиона. По сравнению с Днем инвестора в прошлом году, Kia прогнозирует увеличение продаж электромобилей на 36% до 2030 года.

    Забегая вперед, Kia сообщила, что она также сосредоточена на расширении высокопроизводительных версий своих моделей. Начиная с высокопроизводительного EV6 GT, корейский автопроизводитель расширит линейку GT до всех моделей Kia BEV.

    Концепция Kia EV9 / Источник: Kia Corp.

    Аккумуляторы и автономность

    Чтобы поддержать это множество электромобилей, находящихся в разработке, Kia инвестирует в свою аккумуляторную технологию, чтобы удовлетворить растущий спрос. Фактически, Kia ожидает, что этот спрос увеличится с 13 ГВтч до 119 ГВтч в 2030 году из-за увеличения продаж электромобилей.

    В дополнение к получению аккумуляторов от совместного предприятия в Индонезии, Kia заявила, что продолжит передавать элементы на аутсорсинг мировым производителям аккумуляторов. Kia также заявила, что планирует увеличить плотность энергии батареи на 50% к концу десятилетия и снизить системные затраты на 40%.

    Технологии автономного вождения Kia под торговой маркой AutoMode начнут внедряться во всех моделях, начиная с вышеупомянутого EV9. AutoMode поддерживает функцию Highway Driving Pilot, которая позволяет двигаться по участкам шоссе без вмешательства водителя.

    К 2026 году все новые модели Kia, представленные на основных рынках, будут оснащены автономной технологией AutoMode. Забегая вперед, автопроизводитель готов к дальнейшим OTA-обновлениям своей технологии AutoMode с целью реализации полностью автономного вождения.

    Kia – «мировой лидер» в производстве специализированных моделей автомобилей?

    Kia в настоящее время не является брендом, который приходит на ум, когда мы думаем о транспортных средствах для доставки и логистики, но опять же, мы бы не считали их брендом электрических пикапов. Однако все меняется.

    Один из самых интересных сюрпризов последнего дня генерального директора Kia Investor Day — это пристальное внимание компании к PBV и ее цель стать к 2030 году поставщиком № 1 в мире. Вот выдержка из стратегии Kia:

    Конечной целью PBV является предоставление специализированных транспортных средств клиентам в соответствии с их конкретными потребностями.С этой целью Kia планирует создать выделенный канал связи PBV, который сможет быстро и точно реагировать на требования клиентов. Kia также стремится создать интегрированную платформу данных для предоставления индивидуальных услуг и решений в соответствии с разнообразными бизнес-моделями своих клиентов PBV в таких областях, как зарядка транспортных средств, техническое обслуживание и управление.

    Первоначальные модели Kia PBV будут созданы на основе существующих «экологически чистых» моделей, таких как Niro Plus, в конце этого года.Однако в среднесрочной и долгосрочной перспективе Kia планирует разработать специализированные PBV на плоской платформе электромобиля для скейтборда, что позволит использовать модульность для удовлетворения потребностей клиентов.

    Первым специализированным PBV

    Kia будет электромобиль среднего размера, который, как ожидается, появится в 2025 году. Он будет оснащен возможностями обновления OTA, а также автономными функциями для снижения эксплуатационных расходов для будущих клиентов автопарка.

    По мере роста спроса на PBV Kia рассчитывает расширяться вместе с ним, переходя от микро к большим автомобилям, которые потенциально можно использовать в качестве общественного транспорта или даже мобильных офисов.

    По мере продвижения электрификации Kia ожидает, что операционная прибыль от всех ее экологически чистых моделей (гибриды, PHEV, BEV) к 2026 году достигнет 52%, что превысит продажи ее моделей с двигателями внутреннего сгорания.

    В течение следующих пяти лет Kia инвестирует в бизнес-операции в общей сложности 28 триллионов вон (~ 23 миллиарда долларов), что на пять триллионов вон больше, чем в предыдущем плане. Ознакомьтесь с полной презентацией CEO Investor Day ниже:

    FTC: Мы используем автоматические партнерские ссылки, приносящие доход. Еще.


    Подпишитесь на Electrek на YouTube, чтобы получать эксклюзивные видео и подписывайтесь на подкасты.

    Японская Mazda планирует выпустить 13 моделей электрифицированных автомобилей к 2025 году

    Логотип Mazda представлен на 89-м Женевском международном автосалоне в Женеве, Швейцария, 5 марта 2019 года. REUTERS/Pierre Albouy

    Зарегистрируйтесь сейчас и получите БЕСПЛАТНЫЙ неограниченный доступ к Reuters. com

    Регистрация

    ТОКИО, 17 июня (Рейтер) — Японская Mazda Motor Corp (7261.T) представит 13 моделей электромобилей примерно к 2025 году, включая гибриды и подключаемые гибриды, заявил автопроизводитель в четверг, поскольку он рассчитывает электрифицировать все автомобили к 2030 году. гибриды и три электромобиля (EV) начнутся в следующем году, ориентируясь в основном на рынки Японии, Европы, США, Китая и АСЕАН, говорится в заявлении компании.

    Модели будут использовать многоцелевую масштабируемую архитектуру Skyactiv от Mazda и архитектуру Toyota Motor Corp (7203.T) гибридная система будет включена в некоторые.

    Зарегистрируйтесь прямо сейчас и получите БЕСПЛАТНЫЙ неограниченный доступ к Reuters.com

    Зарегистрируйтесь

    В мае Mazda заявила, что все автомобили, которые она будет выпускать к 2030 году, будут электрифицированы, что увеличит соотношение аккумуляторной батареи и электромобиля до 25% с ранее объявленного показателя в 5%. .

    Mazda также заявила, что разработает масштабируемую платформу специально для электромобилей и планирует выпуск нескольких моделей в период с 2025 по 2030 год. .T), ее старший управляющий директор Ичиро Хиросе заявил журналистам в четверг.

    Отдельно Mazda заявила, что со следующего года представит свою систему второго пилота для помощи при вождении на автомобилях с шасси большого размера.

    Это переключит на автоматическое вождение, чтобы остановить или остановить автомобили при обнаружении того, что водитель недееспособен из-за внезапного изменения физического состояния.

    Зарегистрируйтесь сейчас и получите БЕСПЛАТНЫЙ неограниченный доступ к Reuters.com

    Зарегистрируйтесь

    Репортаж Эйми Ямамицу; Под редакцией Кларенса Фернандеса

    Наши стандарты: Принципы доверия Thomson Reuters.

    Kia планирует выпустить 14 полностью электрических моделей к 2027 году, включая два пикапа EV

    Обновленная дорожная карта Kia на оставшуюся часть десятилетия описывает ее масштабный толчок к тому, что компания называет «экологичными» моделями, охватывающими все формы электрификации от базовых гибридов до специализированных аккумуляторно-электрических моделей, которые компания планирует выпустить. предложить 14 к 2027 году. Эти цели являются частью комплексного плана по увеличению объема мировых продаж до 4 миллионов единиц в год к концу десятилетия.

    «Дорожная карта основана на успешной стратегии Kia «Plan S», впервые объявленной в 2020 году, и раскрывает дополнительные подробности о том, как компания достигнет своего видения, чтобы стать поставщиком решений для устойчивой мобильности», — говорится в сообщении компании. «За два года, прошедшие с момента первого раскрытия стратегии Plan S, Kia превратилась в ведущий мировой бренд электромобилей (EV), зафиксировав самый высокий валовой доход и операционную прибыль в 2021 году. Kia стремится сохранить этот позитивный импульс для создания дополнительной ценности. как в качественном, так и в количественном аспектах, начиная с 2022 года», — заявили в Kia.

    Kia будет уделять первоочередное внимание разработке так называемых «экологичных» моделей — электромобилей с чистым аккумулятором (BEV), гибридных электромобилей с подключаемым модулем (PHEV) и гибридных электромобилей (HEV) — для достижения этой цели. к 2030 году общий объем продаж составит 1,2 миллиона электрифицированных вариантов и 14 различных модельных рядов BEV. Для этого потребуется два запуска BEV в год, начиная с 2023 года с запуском флагманского внедорожника EV9.

    Kia также подтвердила, что до конца десятилетия представит два аккумуляторных электрических пикапа.Одной из них будет «стратегическая модель для развивающихся рынков», что, по выражению пиара, означает «забудьте об этой мелочи, она сюда не придет». Второй был просто описан как «специализированный электрический пикап».

    «Компания сделает продажи этих автомобилей центром будущего роста бизнеса. Kia увеличит долю экологически чистых автомобилей с 17% мировых продаж в 2022 году до 52% в 2030 году», — заявили в Kia. «На основных рынках с жесткими экологическими нормами и растущим спросом на электромобили, таких как Корея, Северная Америка, Европа и Китай, Kia планирует увеличить свою долю продаж экологически чистых автомобилей до 78% к 2030 году», — говорится в сообщении.

    В планы Kia также входит создание нового специализированного электромобиля начального уровня и обещание сделать 100 % своих новых автомобилей полностью подключенными (с возможностью беспроводных обновлений и т. д.), начиная с 2025 года. К 2026 году Kia заявляет, что все ее новых автомобилей будут доступны с технологией автономного вождения, вероятно, под лозунгом ее нового комплекта для полуавтоматического вождения, получившего название «AutoMode».

    Видео по теме:

    Идентификация моделей SVAR путем объединения ограничений знаков с внешними инструментами

    Автор

    Перечислено:
    • Робин Браун

      (факультет экономики Констанцского университета, Германия)

    • Ральф Брюггеманн

      (факультет экономики Констанцского университета, Германия)

    Abstract

    Мы идентифицируем модели структурной векторной авторегрессии (SVAR), комбинируя знаковые ограничения с информацией во внешних инструментах и ​​прокси-переменных.Мы включаем прокси-переменные, дополняя SVAR уравнениями, которые связывают их со структурными шоками. Наша система моделирования позволяет одновременно идентифицировать разные шоки, используя либо ограничения на знаки, либо подход с использованием внешних инструментов, всегда гарантируя, что все шоки ортогональны. Комбинацию ограничений также можно использовать для идентификации одиночного шока. Это влечет за собой отказ от моделей, предполагающих структурные шоки, которые не имеют тесной связи с временными рядами внешних прокси, что сужает набор допустимых моделей.Наш подход объединяет случай ограничения только по знаку и случай чистой внешней инструментальной переменной. Мы обсуждаем полный байесовский вывод, который учитывает неопределенность как модели, так и оценки. Мы иллюстрируем полезность нашего метода в SVAR, анализируя шоки рынка нефти и денежно-кредитной политики. Наши результаты показывают, что сочетание ограничений знаков с информацией о прокси-переменных является многообещающим способом уточнить результаты моделей SVAR.

    Предлагаемое цитирование

  • Робин Браун и Ральф Брюггеманн, 2017 г.» Идентификация моделей SVAR путем объединения ограничений знаков с внешними инструментами «, Серия рабочих документов экономического факультета Констанцского университета 2017-07, факультет экономики, Констанцский университет.
  • Ручка: RePEc:knz:dpteco:1707

    Скачать полный текст от издателя

    Другие версии этого товара:

    Каталожные номера указаны в IDEAS

    1. Кристина Д. Ромер и Дэвид Х. Ромер, 2004 г.« Новая мера денежных шоков: вывод и последствия », American Economic Review, Американская экономическая ассоциация, том. 94(4), страницы 1055-1084, сентябрь.
    2. Карел Мертенс и Мортен О. Равн, 2013 г. « Динамическое влияние изменений подоходного налога с физических и юридических лиц в США », American Economic Review, Американская экономическая ассоциация, том. 103(4), страницы 1212-1247, июнь.
    3. Улиг, Харальд, 2005 г. » Каково влияние денежно-кредитной политики на объем производства? Результаты независимой процедуры идентификации ,» Журнал денежно-кредитной экономики, Elsevier, vol.52(2), страницы 381-419, март.
    4. Карел Мертенс и Мортен О. Равн, 2012 г. « Эмпирические данные о совокупном воздействии ожидаемых и непредвиденных шоков налоговой политики США », Американский экономический журнал: экономическая политика, Американская экономическая ассоциация, том. 4(2), страницы 145-181, май.
      • Мертенс, Карел и Равн, Мортен О, 2009 г. « Эмпирические данные о совокупном воздействии ожидаемых и непредвиденных шоков налоговой политики США », Документы для обсуждения CEPR 7370, с.Э.П.Р. Дискуссионные документы.
      • Карел Мертенс и Мортен Равн, 2010 г. « Эмпирические данные о совокупном воздействии ожидаемых и непредвиденных шоков налоговой политики США », Рабочие документы NBER 16289, Национальное бюро экономических исследований, Inc.
      • Карел Мертенс и Мортен О. Равн, 2009 г. « Эмпирические данные о совокупном воздействии ожидаемых и непредвиденных шоков налоговой политики США », Исследование рабочего документа 181, Национальный банк Бельгии.
    5. Джонас Э.Ариас и Хуан Рубио-Рамирес и Дэниел Ф. Ваггонер, 2013 г. «Вывод на основе SVAR, идентифицированных со знаком и нулевыми ограничениями: теория и приложения », Рабочие бумаги 2013-24, ФЕДЕА.
      • Хуан Рубио-Рамирес, Даниэль Вагонер и Джонас Ариас, 2014 г. «Вывод на основе SVAR, идентифицированных со знаком и нулевыми ограничениями: теория и приложения », Документы встречи 2014 г. 1199, Общество экономической динамики.
      • Ариас, Джонас Э. и Рубио-Рамирес, Хуан Ф.и Ваггонер, Дэниел Ф., 2014 г. «Вывод на основе SVAR, идентифицированных со знаком и нулевыми ограничениями: теория и приложения », Рабочие документы Dynare 30, СЕПРЕМАП.
      • Ариас, Джонас Э. и Рубио-Рамирес, Хуан Франсиско и Ваггонер, Дэниел Ф., 2014 г. «Вывод , основанный на SVAR, идентифицированном со знаком и нулевыми ограничениями: теория и приложения ,» Документы для обсуждения CEPR 9796, C.E.P.R. Дискуссионные документы.
      • Хуан Рубио-Рамирес, Даниэль Вагонер и Джонас Ариас, 2016 г.«Вывод на основе SVAR, идентифицированных со знаком и нулевыми ограничениями: теория и приложения », Материалы совещания 2016 г. 472, Общество экономической динамики.
      • Хуан Ф. Рубио-Рамарес, Джонас Э. Ариас и Дэниел Ф. Ваггонер, 2013 г. «Вывод на основе SVAR, идентифицированных со знаком и нулевыми ограничениями: теория и приложения », Рабочие бумаги 1338, Банк BBVA, Департамент экономических исследований.
      • Джонас Э. Ариас и Хуан Ф. Рубио-Рамирес и Даниэль Ф.Ваггонер, 2014. «Вывод на основе SVAR, идентифицированных со знаком и нулевыми ограничениями: теория и приложения », Рабочий документ ФРБ Атланты 2014-1, Федеральный резервный банк Атланты.
      • Джонас Э. Ариас, Хуан Ф. Рубио-Рамирес и Дэниел Ф. Ваггонер, 2014 г. «Вывод на основе SVAR, идентифицированных со знаком и нулевыми ограничениями: теория и приложения », Документы для обсуждения международных финансов 1100, Совет управляющих Федеральной резервной системы (США).
    6. Рене Фрай и Адриан Пэган, 2011 г.«Ограничения по знаку в структурных векторных авторегрессиях: критический обзор », Журнал экономической литературы, Американская экономическая ассоциация, том. 49(4), страницы 938-960, декабрь.
    7. Ариас, Джонас Э. и Кальдара, Дарио и Рубио-Рамирес, Хуан Ф., 2019 г. » Систематический компонент денежно-кредитной политики в SVAR: процедура независимой идентификации ,» Журнал денежно-кредитной экономики, Elsevier, vol. 101(С), страницы 1-13.
      • Джонас Э. Ариас и Дарио Калдара и Хуан Ф.Рубио-Рамирес, 2014 г. « Систематический компонент денежно-кредитной политики в SVAR: процедура независимой идентификации », Рабочие бумаги 2014-13, ФЕДЕА.
      • Джонас Э. Ариас, Дарио Кальдара и Хуан Ф. Рубио-Рамирес, 2016 г. « Систематический компонент денежно-кредитной политики в SVAR: процедура независимой идентификации », Рабочий документ ФРБ Атланты 2016-15, Федеральный резервный банк Атланты.
      • Хуан Рубио-Рамирес, Дарио Кальдара и Джонас Ариас, 2015 г.« Систематический компонент денежно-кредитной политики в SVAR: процедура независимой идентификации », Документы встречи 2015 г. 359, Общество экономической динамики.
      • Джонас Э. Ариас, Дарио Кальдара и Хуан Ф. Рубио-Рамирес, 2015 г. « Систематический компонент денежно-кредитной политики в SVAR: процедура независимой идентификации », Документы для обсуждения международных финансов 1131, Совет управляющих Федеральной резервной системы (США).
    8. Хуан Ф.Рубио-Рамирес, Дэниел Ф. Вагонер и Тао Чжа, 2010 г. « Структурные векторные авторегрессии: теория идентификации и алгоритмы вывода «, Обзор экономических исследований, Oxford University Press, vol. 77(2), страницы 665-696.
    9. Марк Гертлер и Питер Каради, 2015 г. « Сюрпризы денежно-кредитной политики, кредитные расходы и экономическая деятельность », Американский экономический журнал: макроэкономика, Американская экономическая ассоциация, том. 7(1), страницы 44-76, январь.
      • Марк Гертлер и Питер Каради, 2014 г.« Сюрпризы денежно-кредитной политики, кредитные расходы и экономическая деятельность », Рабочие документы NBER 20224, Национальное бюро экономических исследований, Inc.
      • Гертлер, Марк и Каради, Питер, 2014 г. « Сюрпризы денежно-кредитной политики, кредитные расходы и экономическая деятельность », Документы для обсуждения CEPR 9824, C.E.P.R. Дискуссионные документы.
      • Питер Каради и Марк Гертлер, 2015 г. « Сюрпризы денежно-кредитной политики, кредитные расходы и экономическая деятельность », Документы встречи 2015 г. 447, Общество экономической динамики.
    10. Гамильтон, Джеймс Д., 2003 г. « Что такое масляный шок? ,» Журнал эконометрики, Elsevier, vol. 113(2), страницы 363-398, апрель.
    11. Кристиан Баумейстер и Герт Пирсман, 2013 г. « Роль изменяющихся во времени ценовых эластичностей в учете изменений волатильности на рынке сырой нефти », Журнал прикладной эконометрики, John Wiley & Sons, Ltd., vol. 28(7), страницы 1087-1109, ноябрь.
    12. Сидней С. Людвигсон, Сай Ма и Серена Нг, 2017 г.« Структурные векторные авторегрессии с ограниченным ударом », Рабочие документы NBER 23225, Национальное бюро экономических исследований, Inc.
    13. Килиан, Лутц и Люткеполь, Хельмут, 2018 г. « Структурный векторный авторегрессионный анализ «, Кембриджские книги, Издательство Кембриджского университета, номер 9781107196575, апрель.
    14. Фауст, Джон и Суонсон, Эрик Т. и Райт, Джонатан Х., 2004 г. « Идентификация VARS на основе данных о высокочастотных фьючерсах ,» Журнал денежно-кредитной экономики, Elsevier, vol.51(6), страницы 1107-1131, сентябрь.
    15. Оливье Койбион, 2012 г. « Являются ли последствия шоков денежно-кредитной политики большими или малыми? », Американский экономический журнал: макроэкономика, Американская экономическая ассоциация, том. 4(2), страницы 1-32, апрель.
    16. Лоуренс Дж. Кристиано, Мартин Эйхенбаум и Чарльз Л. Эванс, 2005 г. « Номинальная жесткость и динамические эффекты шока в денежно-кредитной политике », Журнал политической экономии, University of Chicago Press, vol.113(1), страницы 1-45, февраль.
      • Лоуренс Дж. Кристиано, Мартин Эйхенбаум и Чарльз Эванс, 2001 г. « Номинальная жесткость и динамические эффекты шока в денежно-кредитной политике », Рабочие документы NBER 8403, Национальное бюро экономических исследований, Inc.
      • Лоуренс Дж. Кристиано, Мартин С. Эйхенбаум и Чарльз Л. Эванс, 2001 г. « Номинальная жесткость и динамические эффекты шока в денежно-кредитной политике », Рабочие документы (старая серия) 0107, Федеральный резервный банк Кливленда.
      • Лоуренс Дж. Кристиано, Мартин С. Эйхенбаум и Чарльз Л. Эванс, 2001 г. « Номинальная жесткость и динамические эффекты шока в денежно-кредитной политике », Серия рабочих документов WP-01-08, Федеральный резервный банк Чикаго.
    17. Пирсман, Герт и Ван Робайс, Ине, 2012 г. « Межстрановые различия в последствиях нефтяных шоков «, Экономика энергетики, Elsevier, vol. 34(5), страницы 1532-1547.
    18. Кристиан Баумайстер и Джеймс Д.Гамильтон, 2015 год. » Ограничения на знаки, структурные векторные авторегрессии и полезная предварительная информация ,» Эконометрика, Эконометрическое общество, том. 83(5), стр. 1963-1999, сентябрь.
    19. Саймон Гилкрист и Эгон Закрайсек, 2012 г. « Кредитные спреды и колебания делового цикла », American Economic Review, Американская экономическая ассоциация, том. 102(4), страницы 1692-1720, июнь.
    20. Рэми В.А., 2016. « Макроэкономические потрясения и их распространение », Справочник по макроэкономике, в: J.Б. Тейлор и Харальд Улиг (ред.), Справочник по макроэкономике, издание 1, том 2, глава 0, страницы 71–162, Эльзевир.
      • Рэми, Валери А., 2016 г. « Макроэкономические потрясения и их распространение », Калифорнийский университет в Сан-Диего, серия рабочих документов по экономике qt5mb353t2, факультет экономики Калифорнийского университета в Сан-Диего.
      • Валери А. Рэми, 2016 г. « Макроэкономические потрясения и их распространение », Рабочие документы NBER 21978, Национальное бюро экономических исследований, Inc.
    21. Гельмут Люткеполь и Алексей Нетшунаев, 2015 г. « Структурные векторные авторегрессии с гетероскедастичностью «, Документы для обсуждения SFB 649 SFB649DP2015-015, Sonderforschungsbereich 649, Университет Гумбольдта, Берлин, Германия.
    22. Джеймс Х. Сток и Марк В. Уотсон, 2012 г. « Распутывание каналов рецессии 2007-09 гг. «, Документы Брукингса об экономической деятельности, Программа экономических исследований, Институт Брукингса, том. 43(1 (Весна), страницы 81-156.
    23. Лутц Килиан, 2008 г. « Экзогенные шоки предложения нефти: насколько они велики и насколько они важны для экономики США? », Обзор экономики и статистики, MIT Press, vol. 90(2), страницы 216-240, май.
    24. Кристина Д. Ромер и Дэвид Х. Ромер, 1989 г. « Имеет ли значение денежно-кредитная политика? Новый тест в духе Фридмана и Шварца », Главы NBER, в: NBER Macroeconomics Annual 1989, Volume 4, pages 121-184, Национальное бюро экономических исследований, Inc.
      • Ромер, Кристина Д. и Ромер, Дэвид Х., 1989 г. « Имеет ли значение денежно-кредитная политика? Новый тест в духе Фридмана и Шварца », Департамент экономики, серия рабочих документов qt5h07k8vf, факультет экономики, Институт бизнеса и экономических исследований, Калифорнийский университет в Беркли.
      • Кристина Д. Ромер и Дэвид Х. Ромер, 1989 г. « Имеет ли значение денежно-кредитная политика? Новый тест в духе Фридмана и Шварца », Рабочие документы по экономике 89-107, Калифорнийский университет в Беркли.
      • Кристина Д. Ромер и Дэвид Х. Ромер, 1989 г. « Имеет ли значение денежно-кредитная политика? Новый тест в духе Фридмана и Шварца », Рабочие документы NBER 2966, Национальное бюро экономических исследований, Inc.
    25. Лутц Килиан, 2008 г. « Экономические последствия скачков цен на энергоносители », Журнал экономической литературы, Американская экономическая ассоциация, том. 46(4), страницы 871-909, декабрь.
    26. Эми Накамура и Йон Стейнссон, 2013 г. « Высокочастотная идентификация денежной ненейтралитета: информационный эффект », Рабочие документы NBER 19260, Национальное бюро экономических исследований, Inc.
    27. Мертенс, Карел и Равн, Мортен О., 2014 г. » Сверка SVAR и описательных оценок налоговых мультипликаторов ,» Журнал денежно-кредитной экономики, Elsevier, vol. 68(S), страницы 1-19.
    28. Симс, Кристофер А., 1980 г. « Макроэкономика и реальность «, Эконометрика, Эконометрическое общество, том. 48(1), страницы 1-48, январь.
    29. Люткеполь, Хельмут и Нетшунаев, Алексей, 2017. » Структурные векторные авторегрессии с гетероскедастичностью: обзор различных моделей волатильности ,» Эконометрика и статистика, Elsevier, vol.1(С), страницы 2-18.
    30. Лутц Килиан и Дэниел П. Мерфи, 2012 г. « Почему ограничений на независимые знаки недостаточно: понимание динамики моделей рынка нефти », Журнал Европейской экономической ассоциации, Европейская экономическая ассоциация, том. 10(5), страницы 1166-1188, октябрь.
    31. Ариас, Джонас и Кальдара, Дарио и Рубио-Рамирес, Хуан Франциско, 2016 г. « Систематический компонент денежно-кредитной политики в SVAR: агностическая идентичность », Документы для обсуждения CEPR 11674, с.Э.П.Р. Дискуссионные документы.
    32. Баракчиан, С. Махди и Кроу, Кристофер, 2013 г. » Вопросы денежно-кредитной политики: данные о новых потрясениях ,» Журнал денежно-кредитной экономики, Elsevier, vol. 60(8), страницы 950-966.
    33. Лутц Килиан, 2009 г. « Не все шоки цен на нефть одинаковы: анализ шоков спроса и предложения на рынке сырой нефти », American Economic Review, Американская экономическая ассоциация, том. 99(3), страницы 1053-1069, июнь.
    34. Канова, Фабио и Николо, Джанни Де, 2002 г.» Валютные беспорядки имеют значение для колебаний деловой активности в G-7 ,» Журнал денежно-кредитной экономики, Elsevier, vol. 49(6), страницы 1131-1159, сентябрь.
    35. Сток, Дж.Х. и Уотсон, М.В., 2016. « Динамические факторные модели, векторные авторегрессии с дополненными факторами и структурные векторные авторегрессии в макроэкономике », Справочник по макроэкономике, в: Дж. Б. Тейлор и Харальд Улиг (ред.), Справочник по макроэкономике, издание 1, том 2, глава 0, страницы 415–525, Эльзевир.
    36. Бен С. Бернанке, Жан Бойвен и Петр Элиас, 2005 г. « Измерение эффектов денежно-кредитной политики: векторный авторегрессионный подход с дополненными факторами (FAVAR) », Ежеквартальный журнал экономики, Oxford University Press, vol. 120(1), страницы 387-422.
    37. Джеймс Х. Сток и Марк В. Уотсон, 2012 г. « Распутывание каналов рецессии 2007-09 гг. «, Brookings Papers об экономической деятельности, Программа экономических исследований, Брукингский институт, том.44(1 (Весна), страницы 81-156.
    Полные ссылки (включая те, которые не соответствуют элементам в IDEAS)

    Цитаты

    Цитаты извлекаются проектом CitEc, подпишитесь на его RSS-канал для этого элемента.


    Процитировано:

    1. Йорг Брайтунг и Ральф Брюггеманн, 2019. « Оценщики проекций для структурных импульсных характеристик «, Серия рабочих документов экономического факультета Констанцского университета 2019-05, факультет экономики, Констанцский университет.
    2. Доминик Берче и Робин Браун, 2022 г. « Идентификация структурных векторных авторегрессий по стохастической волатильности «, Журнал деловой и экономической статистики, Taylor & Francis Journals, vol. 40(1), страницы 328-341, январь.
      • Доминик Берче и Робин Браун, 2017 г. « Идентификация структурных векторных авторегрессий по стохастической волатильности «, Серия рабочих документов экономического факультета Констанцского университета 2017-11, факультет экономики, Констанцский университет.
      • Доминик Берче и Робин Браун, 2018 г. « Идентификация структурных векторных авторегрессий по стохастической волатильности «, Серия рабочих документов экономического факультета Констанцского университета 2018-03, факультет экономики, Констанцский университет.
      • Берче, Доминик и Браун, Робин, 2018 г. « Идентификация структурных векторных авторегрессий по стохастической волатильности «, Ежегодная конференция VfS 2018 (Фрайбург, Брайсгау): Цифровая экономика 181631, Verein für Socialpolitik / Немецкая экономическая ассоциация.
      • Берче, Доминик и Браун, Робин, 2020 г. « Идентификация структурных векторных авторегрессий по стохастической волатильности ,» Рабочие документы Банка Англии 869, Банк Англии.
    3. Масуд Алам, 2021. « Неоднородные ответы на описательные налоговые изменения в США: данные из штатов США », Документы 2107.13678, arXiv.org.
    4. Ариас, Джонас Э. и Рубио-Рамирес, Хуан Ф. и Ваггонер, Дэниел Ф., 2021 г. » Вывод в байесовских прокси-SVAR ,» Журнал эконометрики, Elsevier, vol.225(1), страницы 88-106.
    5. Карел Мертенс и Мортен О. Равн, 2018 г. « Динамическое влияние изменений подоходного налога с физических и юридических лиц в Соединенных Штатах: ответ Дженчу и Лансфорду », Рабочие бумаги 1805 г., Федеральный резервный банк Далласа.
    6. Рафаэлла Джакомини, Тору Китагава и Мэтью Рид, 2019 г. » Надежный байесовский вывод в прокси SVAR ,» Рабочие документы CeMMAP CWP38/19, Центр методов и практики микроданных, Институт финансовых исследований.
      • Джакомини, Рафаэлла и Китагава, Тору и Рид, Мэтью, 2020 г. » Надежный байесовский вывод в прокси SVAR ,» Документы для обсуждения CEPR 14626, C.E.P.R. Дискуссионные документы.
      • Рафаэлла Джакомини, Тору Китагава и Мэтью Рид, 2020 г. » Надежный байесовский вывод в прокси SVAR ,» Рабочие документы CeMMAP CWP13/20, Центр методов и практики микроданных, Институт финансовых исследований.
    7. Хабиб, Маурицио Майкл и Вендитти, Фабрицио, 2019.» Цикл глобальных потоков капитала: структурные движущие силы и каналы передачи ,» Серия рабочих документов 2280, Европейский центральный банк.
    8. Хабиб, Маурицио Майкл и Стракка, Ливио и Вендитти, Фабрицио, 2020. « Основы безопасности активов «, Журнал международных денег и финансов, Elsevier, vol. 102 (С).
    9. Доминик Берче, 2019. » Влияние шоков предложения нефти на макроэкономику: подход Proxy-FAVARВлияние шоков предложения нефти на макроэкономику: подход Proxy-FAVAR ,» Серия рабочих документов экономического факультета Констанцского университета 2019-06, факультет экономики, Констанцский университет.
    10. Вендитти, Фабрицио и Веронезе, Джованни, 2020 г. « Мировые финансовые рынки и скачки цен на нефть в режиме реального времени «, Серия рабочих документов 2472, Европейский центральный банк.
    11. Джакомини, Рафаэлла и Китагава, Тору и Рид, Мэтью, 2022 г. » Надежный байесовский вывод в прокси SVAR ,» Журнал эконометрики, Elsevier, vol. 228(1), страницы 107-126.

    Наиболее похожие товары

    Это элементы, которые чаще всего цитируют те же работы, что и этот, и цитируются теми же работами, что и этот.
    1. Рэми В.А., 2016. « Макроэкономические потрясения и их распространение », Справочник по макроэкономике, в: Дж. Б. Тейлор и Харальд Улиг (ред.), Справочник по макроэкономике, издание 1, том 2, глава 0, страницы 71–162, Эльзевир.
      • Рэми, Валери А., 2016 г. « Макроэкономические потрясения и их распространение », Калифорнийский университет в Сан-Диего, серия рабочих документов по экономике qt5mb353t2, факультет экономики Калифорнийского университета в Сан-Диего.
      • Валери А.Рэми, 2016. « Макроэкономические потрясения и их распространение », Рабочие документы NBER 21978, Национальное бюро экономических исследований, Inc.
    2. Сток, Дж.Х. и Уотсон, М.В., 2016. « Динамические факторные модели, векторные авторегрессии с дополненными факторами и структурные векторные авторегрессии в макроэкономике », Справочник по макроэкономике, в: Дж. Б. Тейлор и Харальд Улиг (ред.), Справочник по макроэкономике, издание 1, том 2, глава 0, страницы 415–525, Эльзевир.
    3. Доминик Берче, 2019. » Влияние шоков предложения нефти на макроэкономику: подход Proxy-FAVARВлияние шоков предложения нефти на макроэкономику: подход Proxy-FAVAR ,» Серия рабочих документов экономического факультета Констанцского университета 2019-06, факультет экономики, Констанцский университет.
    4. Доминик Берче и Робин Браун, 2022 г. « Идентификация структурных векторных авторегрессий по стохастической волатильности «, Журнал деловой и экономической статистики, Taylor & Francis Journals, vol.40(1), страницы 328-341, январь.
      • Доминик Берче и Робин Браун, 2017 г. « Идентификация структурных векторных авторегрессий по стохастической волатильности «, Серия рабочих документов экономического факультета Констанцского университета 2017-11, факультет экономики, Констанцский университет.
      • Доминик Берче и Робин Браун, 2018 г. « Идентификация структурных векторных авторегрессий по стохастической волатильности «, Серия рабочих документов экономического факультета Констанцского университета 2018-03, факультет экономики, Констанцский университет.
      • Берче, Доминик и Браун, Робин, 2018 г. « Идентификация структурных векторных авторегрессий по стохастической волатильности «, Ежегодная конференция VfS 2018 (Фрайбург, Брайсгау): Цифровая экономика 181631, Verein für Socialpolitik / Немецкая экономическая ассоциация.
      • Берче, Доминик и Браун, Робин, 2020 г. « Идентификация структурных векторных авторегрессий по стохастической волатильности ,» Рабочие документы Банка Англии 869, Банк Англии.
    5. Рют, Себастьян К., 2020. » Сдвиги в денежно-кредитной политике и динамике обменного курса: в конце концов, верна ли гипотеза Дорнбуша о перерегулировании? ,» Журнал международной экономики, Elsevier, vol. 126(С).
    6. Лаумер, Себастьян, 2020 г. « Государственные расходы и неоднородная динамика потребления «, Журнал экономической динамики и управления, Elsevier, vol. 114(С).
    7. Ариас, Джонас Э. и Кальдара, Дарио и Рубио-Рамирес, Хуан Ф., 2019 г. » Систематический компонент денежно-кредитной политики в SVAR: процедура независимой идентификации ,» Журнал денежно-кредитной экономики, Elsevier, vol.101(С), страницы 1-13.
      • Джонас Э. Ариас, Дарио Кальдара и Хуан Ф. Рубио-Рамирес, 2014 г. « Систематический компонент денежно-кредитной политики в SVAR: процедура независимой идентификации », Рабочие бумаги 2014-13, ФЕДЕА.
      • Хуан Рубио-Рамирес, Дарио Кальдара и Джонас Ариас, 2015 г. « Систематический компонент денежно-кредитной политики в SVAR: процедура независимой идентификации », Документы встречи 2015 г. 359, Общество экономической динамики.
      • Джонас Э.Ариас, Дарио Кальдара и Хуан Ф. Рубио-Рамирес, 2016 г. « Систематический компонент денежно-кредитной политики в SVAR: процедура независимой идентификации », Рабочий документ ФРБ Атланты 2016-15, Федеральный резервный банк Атланты.
      • Джонас Э. Ариас, Дарио Кальдара и Хуан Ф. Рубио-Рамирес, 2015 г. « Систематический компонент денежно-кредитной политики в SVAR: процедура независимой идентификации », Документы для обсуждения международных финансов 1131, Совет управляющих Федеральной резервной системы (U.С.).
    8. Шампанское, Жюльен и Секкель, Родриго, 2018. « Изменения в денежно-кредитных режимах и выявление шоков денежно-кредитной политики: описательные данные из Канады », Журнал денежно-кредитной экономики, Elsevier, vol. 99(С), страницы 72-87.
    9. Надав Бен-Зеев, 2019. « Есть ли один шок, который вызывает большинство колебаний бизнес-цикла? », Рабочие бумаги 1906 г., Университет Бен-Гуриона в Негеве, факультет экономики.
    10. Чеза-Бьянки, Амброджо и Туэйтс, Грегори и Викондоа, Алехандро, 2020 г.» Передача денежно-кредитной политики в Соединенном Королевстве: подход к высокочастотной идентификации «, Европейский экономический обзор, Elsevier, vol. 123 (С).
    11. Монтьель Олеа, Хосе Л. и Сток, Джеймс Х. и Уотсон, Марк В., 2021 г. «Вывод в структурных векторных авторегрессиях, идентифицированных с помощью внешнего инструмента ,» Журнал эконометрики, Elsevier, vol. 225(1), страницы 74-87.
    12. Кантельмо, Алессандро и Мелина, Джованни, 2018 г. « Денежно-кредитная политика и относительные цены на товары длительного пользования «, Журнал экономической динамики и управления, Elsevier, vol.86(С), страницы 1-48.
    13. Робин Браун и Ральф Брюггеманн, 2020 г. « Идентификация моделей SVAR путем объединения ограничений знаков с внешними инструментами «, Серия рабочих документов экономического факультета Констанцского университета 2020-01, факультет экономики, Констанцский университет.
    14. Кристиан Баумейстер и Герт Пирсман, 2013 г. « Изменяющиеся во времени последствия шоков предложения нефти на экономику США », Американский экономический журнал: макроэкономика, Американская экономическая ассоциация, том.5(4), страницы 1-28, октябрь.
      • К. Баумайстер и Г. Пирсман, 2008 г. « Изменяющиеся во времени последствия шоков предложения нефти на экономику США », Рабочие материалы факультета экономики и делового администрирования Гентского университета, Бельгия 08/515, Гентский университет, факультет экономики и делового администрирования.
      • Кристиан Баумайстер и Герт Пирсман, 2012 г. « Изменяющиеся во времени последствия шоков предложения нефти на экономику США », Рабочие документы персонала 12-2, Банк Канады.
      • Герт Пирсман и Кристиан Баумайстер, 2009 г. « Изменяющиеся во времени последствия шоков предложения нефти на экономику США », Документы встречи 2009 г. 171, Общество экономической динамики.
    15. Килиан, Лутц, 2019. « Факты и вымыслы в моделировании рынка нефти », Документы для обсуждения CEPR 14047, C.E.P.R. Дискуссионные документы.
      • Килиан, Лутц, 2021. « Факты и вымысел в моделировании нефтяного рынка «, Серия рабочих документов КВПБ 661, Центр финансовых исследований (CFS).
      • Лутц Килиан, 2019. « Факты и вымыслы в моделировании рынка нефти », Рабочие бумаги 1907 г., Федеральный резервный банк Далласа, пересмотрено 21 декабря 2020 г.
      • Лутц Килиан, 2019. « Факты и вымыслы в моделировании рынка нефти », Серия рабочих документов CESifo 7902, CESifo.
    16. Леонардо Н. Феррейра, 2020 г. « Вопросы перспективного руководства: распутывание шоков денежно-кредитной политики », Серия рабочих документов 530, Центральный банк Бразилии, Исследовательский отдел.
    17. Паскаль Поль, 2020. « Изменяющееся во времени влияние денежно-кредитной политики на цены активов », Обзор экономики и статистики, MIT Press, vol. 102(4), страницы 690-704, октябрь.
    18. Кальдара, Дарио и Кавалло, Микеле и Яковьелло, Маттео, 2019 г. » Эластичность цен на нефть и колебания цен на нефть ,» Журнал денежно-кредитной экономики, Elsevier, vol. 103(С), страницы 1-20.
    19. Марк Гертлер и Питер Каради, 2015 г. « Сюрпризы денежно-кредитной политики, кредитные расходы и экономическая деятельность », Американский экономический журнал: макроэкономика, Американская экономическая ассоциация, том.7(1), страницы 44-76, январь.
      • Марк Гертлер и Питер Каради, 2014 г. « Сюрпризы денежно-кредитной политики, кредитные расходы и экономическая деятельность », Рабочие документы NBER 20224, Национальное бюро экономических исследований, Inc.
      • Питер Каради и Марк Гертлер, 2015 г. « Сюрпризы денежно-кредитной политики, кредитные расходы и экономическая деятельность », Документы встречи 2015 г. 447, Общество экономической динамики.
      • Гертлер, Марк и Каради, Питер, 2014 г. « Сюрпризы денежно-кредитной политики, кредитные расходы и экономическая деятельность », Документы для обсуждения CEPR 9824, с.Э.П.Р. Дискуссионные документы.
    20. Лутц Килиан и Сяоцин Чжоу, 2020 г. « Эконометрика рынка нефти, модели VAR «, Серия рабочих документов CESifo 8153, CESifo.

    Подробнее об этом изделии

    Ключевые слова

    Структурная векторная авторегрессионная модель; подписывайте ограничения; внешние инструменты;
    Все эти ключевые слова.

    Классификация JEL:

    • C32 — Математические и количественные методы — — Модели множественных или одновременных уравнений; Множественные переменные — — — Модели временных рядов; Динамические квантильные регрессии; Динамические модели эффектов лечения; диффузионные процессы; Государственные космические модели
    • C11 – Математические и количественные методы – – Эконометрические и статистические методы и методология: общие – – – Байесовский анализ: общие
    • E32 — Макроэкономика и денежно-кредитная экономика — — Цены, колебания деловой активности и циклы — — — Колебания деловой активности; Циклы
    • E52 — Макроэкономика и денежно-кредитная экономика — — Денежно-кредитная политика, центральные банки и предложение денег и кредита — — — Денежно-кредитная политика

    Поля НЭПа

    Эта статья была анонсирована в следующих отчетах НЭПа:

    Статистика

    Доступ и загрузка статистики

    Исправления

    Все материалы на этом сайте предоставлены соответствующими издателями и авторами.Вы можете помочь исправить ошибки и упущения. При запросе исправления укажите дескриптор этого элемента: RePEc:knz:dpteco:1707 . См. общую информацию о том, как исправить материал в RePEc.

    По техническим вопросам, касающимся этого элемента, или для исправления его авторов, названия, реферата, библиографической информации или информации для загрузки, обращайтесь: . Общие контактные данные провайдера: https://edirc.repec.org/data/fwkonde.html .

    Если вы создали этот элемент и еще не зарегистрированы в RePEc, мы рекомендуем вам сделать это здесь.Это позволяет связать ваш профиль с этим элементом. Это также позволяет вам принимать потенциальные ссылки на этот элемент, в отношении которых мы не уверены.

    Если CitEc распознал библиографическую ссылку, но не связал с ней элемент в RePEc, вы можете помочь с помощью этой формы .

    Если вы знаете об отсутствующих элементах, ссылающихся на этот, вы можете помочь нам создать эти ссылки, добавив соответствующие ссылки таким же образом, как указано выше, для каждого ссылающегося элемента. Если вы являетесь зарегистрированным автором этого элемента, вы также можете проверить вкладку «Цитаты» в своем профиле RePEc Author Service, так как некоторые цитаты могут ожидать подтверждения.

    По техническим вопросам относительно этого элемента или для исправления его авторов, названия, реферата, библиографической информации или информации для загрузки обращайтесь: Office Ursprung (адрес электронной почты доступен ниже). Общие контактные данные провайдера: https://edirc.repec.org/data/fwkonde.html .

    Обратите внимание, что фильтрация исправлений может занять пару недель. различные услуги RePEc.

    Pilot Watches Специальные модели Laco Watches

    Товар.номер 862121.2

    Берлин сегодня, Лондон завтра, Нью-Йорк послезавтра — бизнесмены, путешественники и пилоты уже давно путешествуют из одного часового пояса в другой. Отображая два часовых пояса, часы GMT удовлетворяют потребности искушенного общества в эпоху глобальной коммуникации. «Франкфуртское время по Гринвичу» позволяет отображать второй часовой пояс с помощью 24-часовой стрелки и вращающегося безеля внутри. Безель регулируется второй заводной головкой.Эффектный корпус из нержавеющей стали, имитирующий инструмент, темного цвета с пескоструйной обработкой, вдохновленный оригинальными часами Laco для пилотов, оснащен дополнительной защитой от магнитного поля. Калибр Laco 330, механический механизм с автоматическим заводом, является гарантией точности. Он основан на испытанном и надежном швейцарском калибре Sellita 330-2, тикающем за цельной стальной задней крышкой корпуса, украшенной рельефным изображением самолета. Часы Frankfurt GMT имеют черный кожаный ремешок и поставляются в современной алюминиевой подарочной коробке с брелоком «Снять перед полетом».В коробке также есть двухцветный нейлоновый ремешок и инструмент для смены ремешка.

    В 2020 году компания Laco «Frankfurt GMT» была удостоена награды Red Dot Award за дизайн продукта. Модель часов покорила жюри своим классическим, но современным внешним видом. Характерный дизайн часов для пилотов, которым славится бренд Laco, прекрасно перенесся из прошлого в настоящее.

     

    Сделано в Германии.

    Движение:
    Автоматический механизм Laco 330
    Базовый механизм Sellita 330-2
    Корпус:
    Корпус из темной нержавеющей стали с пескоструйной обработкой и защитой от магнитного поля,
    ø 43 мм, ушка ремешка 20 мм, водонепроницаемость до 20 АТМ,
    двойное куполообразное сапфировое стекло с антибликовым покрытием с обеих сторон,
    темная нержавеющая сталь с пескоструйной обработкой, резьбовое основание с самолетом рельефный, внутренний вращающийся безель, две защищенные и завинчивающиеся заводные головки
    Набрать:
    Серый цвет, арабские цифры и индексы с люминесцентным покрытием Superluminova C3, минутная шкала белого цвета 
    Руки:
    Часовая и минутная стрелки с люминесцентным покрытием с термическим воронением, секундная стрелка со люминесцентным покрытием и изображением самолета, стрелка второго часового пояса с оранжевым люминесцентным покрытием Superluminova
    Ремешок:
    Черный, водостойкий кожаный ремешок, пряжка из нержавеющей стали, ширина ушка 20 мм, в комплекте второй браслет из нейлона серого/оранжевого цвета
    Коробка:
    Алюминиевый ящик, вкл.
    Модели по: Сборные модели — Eaglemoss

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован.

    Пролистать наверх