Is Taiwan a black swan phenomenon for local textile and clothing industry?A robust nonlinear regression-based model for stock exchange prediction
Notice bibliographique
Résumé
Local apparel and textile manufacturing industry in Taiwan is a sector of great importance for sustainable economicgrowth. A stock market is an effective barometer indicating the economic health of a country and Taiwan is a case evenmore special. However, is Taiwan a black swan phenomenon for local apparel and textile manufacturing industryconsidering its economic growth and financial perspectives? In addition to existing literature, this research articleprovides a new robust nonlinear regression-based model for stock exchange prediction for Taiwan stock market. Thefinancial data series used for the econometric analysis include the period from January 2000 to July 2018 for 13 mainstock markets from countries all around the globe, such as: Taiwan, Spain, Poland, Hungary, Romania, Canada, USA,Japan, Germany, France, UK, India, and China. The final multiple regression equation provides a new prediction modelfor Taiwan’s main stock market index. A sustainable economic growth in Taiwan is necessary to achieve major objectivessuch as social justice, poverty alleviation and natural environment protection. The stock market in Taiwan plays anessential role in order to stimulate economic growth and technological progress by attracting foreign investment andforeign capital. In a globalized economy, the inter-linkages between stock markets are complex and can significantlyinfluence Taiwan’s sustainable development.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».