Huruf: An Application for Arabic Handwritten Character Recognition Using Deep Learning

Handwriting Recognition has been a field of great interest in the Artificial Intelligence domain. Due to its broad use cases in real life, research has been conducted widely on it. Prominent work has been done in this field focusing mainly on Latin characters. However, the domain of Arabic handwritten character recognition is still relatively unexplored. The inherent cursive nature of the Arabic characters and variations in writing styles across individuals makes the task even more challenging. We identified some probable reasons behind this and proposed a lightweight Convolutional Neural Network-based architecture for recognizing Arabic characters and digits. The proposed pipeline consists of a total of 18 layers containing four layers each for convolution, pooling, batch normalization, dropout, and finally one Global average pooling and a Dense layer. Furthermore, we thoroughly investigated the different choices of hyperparameters such as the choice of the optimizer, kernel initializer, activation function, etc. Evaluating the proposed architecture on the publicly available 'Arabic Handwritten Character Dataset (AHCD)' and 'Modified Arabic handwritten digits Database (MadBase)' datasets, the proposed model respectively achieved an accuracy of 96.93% and 99.35% which is comparable to the state-of-the-art and makes it a suitable solution for real-life end-level applications.Comment: Accepted in 25th ICCIT (6 pages, 4 tables, 4 figures

Влияние эффектов перетекания волатильности на политическую неопределенность, цены на нефть, биржу и рынки драгоценных металлов в российской экономике

Российская экономика — это развивающаяся экономика, природные ресурсы играют доминирующую роль в экономическом развитии страны. Следовательно, на национальную экономику влияет значительная волатильность цен на ресурсы. В статье исследуется влияние эффектов перетекания волатильности на политическую неопределенность, мировые цены на нефть, обменный курс, фондовые индексы и цены на металлы в российской экономике за период со 2 июля 2008 г. по 15 мая 2020 г. Для анализа использована модель векторной авторегрессии с изменяющимися во времени параметрами (TVP-VAR). Проведенное эмпирическое исследование показывает, что цена на золото, политическая неопределенность, цена на нефть и фондовый индекс являются источниками волатильности. В то же время, волатильность влияет на такие факторы, как палладий, платина, серебро и обменный курс рубля. Рыночная капитализация является чистым донором, рынок серебра — чистым получателем. Палладий стал источником чистой волатильности после мирового финансового кризиса. Неопределенность российской экономической политики была основным источником волатильности с 2008 по 2014 гг., однако впоследствии волатильность других факторов оказывала на нее большее влияние. В 2014 г., когда цена на нефть значительно снизилась, цена на золото была основным источником волатильности для других рынков. Полная связанность рынков в значительной степени зависит от ряда экзогенных потрясений, таких как экономические санкции, введение режима плавающего обменного курса, падение цен на нефть. Исходя из представленного анализа, сформулировано несколько рекомендаций для портфельных инвесторов и стейкхолдеров в российских регионах

Влияние эффектов перетекания волатильности на политическую неопределенность, цены на нефть, биржу и рынки драгоценных металлов в российской экономике

Российская экономика — это развивающаяся экономика, природные ресурсы играют доминирующую роль в экономическом развитии страны. Следовательно, на национальную экономику влияет значительная волатильность цен на ресурсы. В статье исследуется влияние эффектов перетекания волатильности на политическую неопределенность, мировые цены на нефть, обменный курс, фондовые индексы и цены на металлы в российской экономике за период со 2 июля 2008 г. по 15 мая 2020 г. Для анализа использована модель векторной авторегрессии с изменяющимися во времени параметрами (TVP-VAR). Проведенное эмпирическое исследование показывает, что цена на золото, политическая неопределенность, цена на нефть и фондовый индекс являются источниками волатильности. В то же время, волатильность влияет на такие факторы, как палладий, платина, серебро и обменный курс рубля. Рыночная капитализация является чистым донором, рынок серебра — чистым получателем. Палладий стал источником чистой волатильности после мирового финансового кризиса. Неопределенность российской экономической политики была основным источником волатильности с 2008 по 2014 гг., однако впоследствии волатильность других факторов оказывала на нее большее влияние. В 2014 г., когда цена на нефть значительно снизилась, цена на золото была основным источником волатильности для других рынков. Полная связанность рынков в значительной степени зависит от ряда экзогенных потрясений, таких как экономические санкции, введение режима плавающего обменного курса, падение цен на нефть. Исходя из представленного анализа, сформулировано несколько рекомендаций для портфельных инвесторов и стейкхолдеров в российских регионах

Interest rate and income disparity: Evidence from Indonesia

We highlight the most adverse impact of capitalism on inequality through the channel of the interest rate. The interest rate has been an instrument of capitalism which aggravates the accumulation of wealth in the hands of very few people and thereby worsens inequality. To this end, this article scrutinises the dynamic impact of financial development on income inequality in the context of Indonesia, applying DOLS and FMOLS approach by analysing time series data over the years of 1984 to 2018. Rising income inequalities has been a common perpetuating trend of East Asian countries among which we find the case of Indonesia worth interesting to study while filling up the gap in the existing literature. We provide evidence that interest rate exacerbates income inequality in the long-run economy of Indonesia. Financial development in the early phases of development favours economic activity in the urban sector based on capital intensive technology which does not help absorb excess rural labour. The empirical finding of this study profoundly demonstrates one of the substantial drawbacks of capitalism in terms of income disparity