﻿

# mvc show pdf in div : How to add text to pdf control software platform web page windows asp.net web browser 518-2013-11-05-ws0703011-part1339

alternativemethods. Finally,wedescribeamethodtodeterminetheregularand
seasonalordersinserieswithseasonalﬂuctuations.
4.1 Estimatingtheorderofnon-seasonalsystems
ToimprovetheperformanceofSVC weproposetwoenhancements: : reﬁningthe
choiceoftheweightingmatrixandoptimizingthepenaltyfunctionthroughsim-
ulation.
TheﬁrstimprovementconsistsofsubstitutingW
1
=(Z
f
Z
f
)
1
2
,hereafter Ω
1
,
by W
1
=(
˜
Z
f
˜
Z
f
)
1
2
,from now on Ω
2
,where
˜
Z
f
contains the residuals of regress-
ing Z
f
onto Z
p
in a previous step. This choice is supported by the fact that Ω
2
is
the prediction error covariance matrix obtained from an autocorrelated noise term
and therefore, as in generalized least squares, it should be an adequate weighting
matrix. The choice of this weighting matrix will change the ﬁnite sample results of
the procedure but its consistency will not be aﬀected, provided that rank(Ω
2
)≥ n.
The second enhancement consists of using a reﬁned penalty function, denoted
by H(T, i), which depends not only on the sample size, but also on the dimension
of the row space of the output BHM. Building on this idea, we deﬁne the criterion
NIDC, which stands for “n identiﬁcation criterion”, as:
NIDC(n) = ˆσ
2
n+1
+H(T, i)d(n)
(13)
where, again, d(n) = 2nm denotes the number of parameters. To specify H(T, i)
with good performance both, when T → ∞ and also in ﬁnite samples, we build
11
How to add text to pdf - insert text into PDF content in C#.net, ASP.NET, MVC, Ajax, WinForms, WPF
XDoc.PDF for .NET, providing C# demo code for inserting text to PDF file
How to add text to pdf - VB.NET PDF insert text library: insert text into PDF content in vb.net, ASP.NET, MVC, Ajax, WinForms, WPF
Providing Demo Code for Adding and Inserting Text to PDF File Page in VB.NET Program
on the idea of Bengtsson and Cavanaugh (2006), who optimize the small sample
performance of AIC-type criteria through Monte Carlo simulations.
In the following simulations, we will consider the data generating process
(DGP) z
t
=a
t
,with a
t
∼iidN(0, 1) and, accordingly, we will optimize the penalty
criterion to check whether the DGP is white noise. These decisions are mitivated
by the fact that the resulting criterion will be applied to a sequence of models, with
increasing orders, until ﬁnding the minimum n which corresponding model ﬁlters
the data autocorrelation to white noise residuals. On the other hand, choosing a
white noise DGP has a secondary advantage, as the properties needed by NIDC
to assure a consistent order estimation are straightforward. In this case, NIDC
will determine ˆn = 0 instead of ˆn = 1, if NIDC(0) < NIDC(1), or substituting,
if ˆσ
2
1
<ˆσ
2
2
+2H(T, i), since, in this particular case, d(n) = 2n. Rearranging terms
we obtain, (ˆσ
2
1
−ˆσ
2
2
)/2 < H(T, i). Likewise, to obtain ˆn = 0 instead of ˆn = 2, it
must fulﬁll, (ˆσ
2
1
−ˆσ
2
3
)/4 < H(T, i) and so on. Thus, we deﬁne ν
j
as:
ν
j
=
ˆσ
2
1
−ˆσ
2
j+1
2j
with j = 1, ..., i − 1. Therefore the optimal penalty term must be larger than ν
j
assuring a correct performance of the criterion for this speciﬁc process.
[INSERT FIGURE 1]
Figure 1 shows that H(T, i) = e
−2
T
−.9
i
1.6
is an estimate of the lower bound below
which one can ﬁnd (by simulations) about the 95% of the realizations of ν
1
, a
larger percentile of ν
2
and in general of ν
j
for j = 3, ..., i − 1. As we can see
in the Figure, C(T) = logT/T is systematically above H(T,i) in short samples,
12
C# PDF insert image Library: insert images into PDF in C#.net, ASP
C#.NET PDF SDK - Add Image to PDF Page in C#.NET. How to Insert & Add Image, Picture or Logo on PDF Page Using C#.NET. Add Image to PDF Page Using C#.NET.
adding text fields to pdf; how to add text to pdf document
VB.NET PDF insert image library: insert images into PDF in vb.net
try with this sample VB.NET code to add an image As String = Program.RootPath + "\\" 1.pdf" Dim doc New PDFDocument(inputFilePath) ' Get a text manager from
how to insert text box in pdf; add text to pdf file reader
but the distance between them decreases when T → ∞. This partially explains
the diﬀerent performance of both criteria in Section 5. Moreover, following the
Proposition 4.1, the use of H(T, i) in NIDC can be extended to other DGPs.
Proposition 4.1 The penalty function H(T, i) = e
−2
T
−.9
i
1.6
,that ﬁts ν
1
,assures
the almost sure consistency of the system order estimated by minimizing NIDC(n).
The proof is given in Appendix A.
By construction, NIDC tends to overestimate n in ﬁnite samples when com-
pared to SV C, although both criteria lead to consistent estimation of the system
order. Note that this is not a drawback since, as we will see in the simulations,
SV C shows a signiﬁcant underestimate bias in short samples. This happens be-
cause C(T) is systematically smaller than the 95 percentile of the realizations of
ν
1
,see Figure 1. Moreover, provided that the sample size is reasonable, we think
that overestimating is better than underestimating n, as further steps in model-
building may lead, through the pruning of insigniﬁcant parameters, to the correct
dimension. In comparison, the standard diagnostics provided by estimation will
not reveal the right dimension if the initial value is underestimated.
In any case, the performance of the diﬀerent methods depends on the DGP
and the sample size. This fact explains why there are so many procedures in the
literature: none of them dominates systematically the rest and, as a consequence,
the ability of each method to choose the right system order depends critically on
the dynamics of the data. This lack of robustness motivates the idea of combining
several methods, to avoid extreme (sometimes good, sometimes bad) performances.
13
VB: Add Password to PDF with Permission Settings Applied. This VB.NET example shows how to add PDF file password with access permission setting.
C# Sample Code: Add Password to PDF with Permission Settings Applied in C#.NET. This example shows how to add PDF file password with access permission setting.
how to insert text box in pdf file; how to add text fields to a pdf
To this end, we suggest the following procedure:
1) Compute all (or a selection of) the criteria discussed in Sections 3 and 4: i)
SV C
2
,which is the Bauer’s original SV C but computed with our weighting
matrix
˜
Z
f
˜
Z
f
,ii) the proposed NICD, iii) AIC, SBC and HQ, and iv) the
χ
2
test due to Tsay (1989). Despite the large number of criteria involved the
computational cost is acceptable because, for each n, we only need to run a
single least-squares subspace regression.
2) Set ˆn as the value chosen by most methods, i.e., the sample mode. The mode
is not necessarily unique, as diﬀerent values of ˆn can be chosen by the same
number of methods. In this case, given our preference for overparametriza-
tion, we suggest picking the larger ˆn.
As we will see in Section 5, this Mode-based Criterion (MbC) is robust and
diversiﬁes the risk of error when choosing the system order.
4.2 Estimating the order in seasonal systems
An important limitation of existing methods is that they cannot cope with mul-
tiplicative seasonal processes. To see this, consider the very common MA(1)×
MA(1)
s
process, where the seasonal frequency of the data is s = 12. In the best
case, a standard order-determination method would choose ˆn = 13. In compari-
son, a seasonality-tolerant method, such as that of Box and Jenkins (1976), would
choose two diﬀerent orders: one for the regular subsystem and another one for
the seasonal subsystem. We will denote these orders by n
r
and n
s
respectively.
14
VB.NET PDF Text Extract Library: extract text content from PDF
With this advanced PDF Add-On, developers are able to extract target text content from source PDF document and save extracted text to other file formats
add text to pdf in acrobat; adding text to a pdf file
C# PDF Text Extract Library: extract text content from PDF file in
How to C#: Extract Text Content from PDF File. Add necessary references: RasterEdge.Imaging.Basic.dll. RasterEdge.Imaging.Basic.Codec.dll.
adding text fields to a pdf; how to add text fields in a pdf
Obviously, none of the previously revised methods could provide this double choice.
To solve this issue, we propose decomposing the process (1a-1b) into a seasonal
subsystem:
x
s
t+s
= Φ
s
x
s
t
+E
s
r
t
(14a)
z
t
= H
s
x
s
t
+r
t
(14b)
and a regular subsystem:
x
r
t+1
= Φ
r
x
r
t
+E
r
ψ
t
(15a)
r
t
= H
r
x
r
t
t
(15b)
and applying the methods previously described to determine the order of each
subsystem. Note that these processes are deﬁned in diﬀerent frequencies, as x
s
t
propagates in increments of s periods in (14a), while x
r
t
propagates in increments of
one period in (15a); r
t
is an unobserved input of the seasonal subsystem (14a-14b)
representing the regular structure of the original process. To estimate sequentially
both subsystems, we assume that r
t
is a white noise term in the s frequency, un-
correlated with x
s
t
∀t. To support this assumption, Appendix B shows that the
expectation of r
t+j
r
t
for all j = s, 2s, ... converges to zero at a speed governed by
the seasonal period s and the eigenvalues of Φ
r
.
This approximation, which is exact when the regular system follows an MA(q)
with q < s, allows us to estimate both subsystems using subspace methods. How-
15
VB.NET PDF Text Add Library: add, delete, edit PDF text in vb.net
How to VB.NET: Add Text to PDF Page. Add necessary references: This is a piece of VB.NET demo code to add text annotation to PDF page.
how to insert text into a pdf using reader; add editable text box to pdf
C# PDF Text Add Library: add, delete, edit PDF text in C#.net, ASP
A best PDF annotation SDK control for Visual Studio .NET can help to add text to PDF document using C#. C#.NET Demo Code: Add Text to PDF Page in C#.NET.
ever, in (14a-14b) the states propagate in increments of s periods and, as a conse-
quence, we cannot use the standard BHM deﬁned in (5). This issue can be solved
by deﬁning the Seasonal Block Hankel Matrices (SBHM) of period s, as:
Z
s
p
=
z
1
.. . z
T−s(2i−1)
z
s+1
.. . z
T−s(2i−2)
.
.
.
.
.
.
z
s(i−1)+1
.. .
z
T−si
; Z
s
f
=
z
si+1
.. . z
T−s(i−1)
z
s(i+1)+1
.. . z
T−s(i−2)
.
.
.
.
.
.
z
s(2i−1)+1
.. .
z
T
(16)
Note that these matrices are analogous to the standard ones, although the time
indices in each row are adapted to the seasonal period. Similarly, we denote both,
the past and future-seasonal information blocks by Z
s
p
and Z
s
f
respectively. Build-
ing on these matrices, one can estimate the seasonal parameters and, accordingly,
the order of the seasonal subsystem, n
s
,by applying any subspace method to the
seasonal regression model:
Z
s
f
=O
s
i
M
s
Z
s
p
+V
s
i
Ψ
s
f
(17)
instead of the standard subspace regression (8).
This generalization of conventional subspace methods allows us to apply the
procedures discussed in Sections 3 and 4.1 to determine the seasonal and regular
orders, by means of the following structured method:
1) Create the SBHM and compute the seasonal order ˆn
s
by applying the pro-
cedures previously described to the seasonal subsystem (14a-14b).
16
VB.NET PDF Text Box Edit Library: add, delete, update PDF text box
VB.NET PDF - Add Text Box to PDF Page in VB.NET. Add Annotation – Add Text Box Overview. Adding text box is another way to add text to PDF page.
2) Estimate the seasonal subsystem, conditional to the choice done in step 1),
using e.g., the techniques shown in Section 2. Compute the residuals of this
subsystem, ˆr
t
.
3) Determine the order of the regular subsystem, ˆn
r
, by applying standard
methods to ˆr
t
.
Note that if SVD methods (SV C
1
,SV C
2
or NIDC) are applied to deter-
mine the system orders, the seasonal subsystem (14a-14b) does not need to be
estimated, as ˆn
s
can be directly obtained from W
1
Z
s
f
W
2
,where W
1
and W
2
are
as in Section 2 but replacing Z
p
by Z
s
p
and Z
f
by Z
s
f
.
The order of steps 1) to 3) in the previous procedure could be reversed, to
determine ﬁrst ˆn
r
and, afterwards, ˆn
s
. However this is not advisable because: i)
in series with a short seasonal period, e.g. quarterly data with s = 4, it would be
diﬃcult to determine the correct regular order in the ﬁrst step, and ii) the choice
of ˆn
r
is often more complex than that of ˆn
s
,increasing the chance to contaminate
the second decision with the eﬀects of a previous speciﬁcation error.
5 Monte Carlo results
This section analyzes the performance of several criteria by simulating univariate
and multivariate models. Tables 1 to 8 show the percentage of replications where
each criterion chose n and the contiguous dimensions, n − 1 and n + 1 in non-
seasonal processes, while Tables 9 and 10 oﬀer the relative frequency of hits in
two seasonal models. In all cases, we discard the ﬁrst 50 draws of each replication
17
to improve randomization. Each table shows the results obtained using SV C
2
,
NICD, AIC, SBC, HQ, the χ
2
test and MbC. Additionally, SV C
1
, as pre-
sented in Bauer (2001), is included.
The speciﬁc formulations employed in this exercise have been chosen to show
how any individual criterion may perform both, very well and badly, depending
on the dynamic structure of the DGP and the sample size.
On the other hand, the univariate GDPs assumed in the ﬁrst ﬁve tables show
asequence of common nonseasonal ARMA models, with increasingly complex dy-
namic structures. Accordingly, the white noise DGP in Table 1 is followed by
an AR(1) process with low persistence, a strong MA(1) structure, an AR(2) with
complex roots in Table 4 and, ﬁnally, an ARMA(2,1) in Table 5. These basic re-
sults are supplemented by the three vector processes assumed in tables 6, 7 and 8,
being the last two of them taken from the literature. The last two processes were
chosen to illustrate the performance of the proposed decomposition for seasonal
processes. The model in Table 9 adds a seasonal MA(1) term to the AR(2) with
complex roots that was previously assumed and, ﬁnally, the model in Table 10 is
asomewhat artiﬁcial combination of diﬀerent seasonal factors, that we speciﬁed
to show how our decomposition procedure is able to cope with multiple periods.
Table 1 shows that the best estimates are provided by SBC. In this case there
is no risk of underestimation, as the DGP is a white noise, so SV C
1
dominates
our two alternative criteria which, in small samples tend to overestimate n.
18
The second model considered is an autoregressive process with small persis-
tence. This structure deteriorates the performance of all the methods. In this case:
i) AIC displays the best performance for almost every sample size, ii) SV C
2
and
NIDC widely dominate SV C
1
and iii) assuming that a small overparametriza-
tion can lead to an adequate model in next steps, NIDC shows remarkable results
in very small samples. The DGP M3 has also n = 1, but the moving average pa-
rameter is large enough to improve the outcomes of all the methods. Again SBC
exhibits the best behavior, reaching the asymptotic value with a moderate sample
size.
Table 4 displays the results obtained with an autoregressive model with com-
plex roots. This time NIDC beats the rest of the methods for almost all the
samples analyzed. Surprisingly, SBC presents the worst results, with less than
10% of correct estimates even with a large sample.
The DGP M5 is an ARMA(2,1) model with complex roots, so its order is again
2. Including a moving average term improves substantially the results provided
by all the methods. Again, NIDC and AIC show the best behavior in small and
large samples, respectively.
Table 6 summarizes the results obtained with a bivariate VARMA(1,1) process,
with n = 2. One of the series has an autoregressive term close to be cancelled out
by a moving average root. The performance, which is good in all cases for large
samples, is very heterogeneous in small samples. SV C
1
tends to underestimate
n, while this is corrected in SV C
2
and NIDC that clearly dominate it when
19