Recently, there has been considerable concern with determining underpricing of initial public offerings (IPOs). This study utilizes both OLS and quantile regression model to examine whether pre-listing marketing expenditure reduce IPO underpricing using China A-share IPOs data. Our OLS result shows that firm¡¥s marketing expenditure could reduce IPO underpricing significantly that was consist with Luo¡¥s (2008) finding who investigate US IPOs market. With regard to quantile regression results, we find that pre-listing IPO marketing expenditures are significantly associated with lower underpricing for lower-underpricing stocks but with no significant effects for median-, and higher-underpricing stocks. We infer that: for lower-underpricing stocks, the risk premium investors require would be lowered because pre-listing marketing expenditures can help for raising transparency of the firm.

根據金管會銀行局的統計資料顯示，台灣在2005年2月底信用卡流通卡數已高逹44,611仟張，是1992年底信用卡流通卡數的近30倍。雖然信用卡流通卡數持續增長，在1992年底時成長率高逹62.1%，之後在這十年間信用卡流通卡數成長率幾乎都有30%以上的成長率，1996年成長率為48.7%，此時正為產品生命周期中的成長期。觀察近二年信用卡流通卡數的成長率，2004年只有16.7%，今年(2005年)成長率卻下滑到1%左右，可見信用卡市場已從生命周期中的成長期逐漸邁向成熟期。銀行若想在競爭激烈的信用卡市場中搶得先機，進而獲取利潤，應進行所謂產品的製程創新，即如何在信用卡進入產品生命周期的成熟期中，加強信用風險控管以降低成本、提高消費性產品即信用卡的品質和附加價值，以及如何進一步鞏固現有的信用卡客戶。本研究擬將提供一個具體之模型，以供日後銀行預測信用卡持卡人違約或剪卡之用。 本論文擬使用國內某家銀行在2004年3月底於資料倉儲中的客戶資料，有效分析客戶數共計128萬多筆。首先，本文先將信用卡客戶依人口統計變數、信用卡持卡人與發卡機構往來狀況、信用卡持卡人之使用狀況、信用卡持卡人之消費行為以及信用卡客戶付款狀況，探討信用卡客戶的剪卡概況。接著建構一個logistic model來預測客戶的剪卡機率，再用quantile regression model 分別對高剪卡率及低剪卡率之信用卡客戶進行分析。本文的重要發現有： 1. 年齡、是否使用循環利息在不同分量下，對於剪卡率的影響皆為負向關係，而且隨著分量愈大，剪卡率下降的幅度也愈多。 2. 每月限額、半年內交易次數、預借現金次數在不同分量下，對於剪卡率的影響皆為負向關係，而且隨著分量愈大，剪卡率下降的幅也愈少。 3. 婚姻狀況、有效信用卡數在不同分量下，對於剪卡率的影響皆為正向關係，而且隨著分量愈大，剪卡率增加的幅度也愈大。 銀行可根據重要的發現結果來制定授信政策，例如在每月限額部份，對於高剪卡率的客戶而言，若提高此客戶的信用額度，將使其剪卡率下降幅度少於低剪卡率的客戶，因此，銀行可著重在鞏固低剪卡率的客戶，藉由調高其信用額度，增加這群客戶對銀行信用卡的品牌忠誠度。或者可加以參考客戶的其它持卡消費行為，使授信政策更為完全，而且又可以滿足現存客戶的需求。

A presente Tese de Doutorado é composta de quatro artigos científicos em duas áreas distintas. Em Horta, Guerre e Fernandes (2015), o qual constitui o Capítulo 2 desta Tese, é proposto um estimador suavizado no contexto de modelos de regressão quantílica linear (Koenker e Basset, 1978). Uma representação de Bahadur-Kiefer uniforme é obtida, a qual apresenta uma ordem assintótica que domina aquela correspondente ao estimador clássico. Em seguida, prova-se que o viés associado à suavização é negligenciável, no sentido de que o termo de viés é equivalente, em primeira ordem, ao verdadeiro parâmetro. A taxa precisa de convergência é dada, a qual pode ser controlada uniformemente pela escolha do parâmetro de suavização. Em seguida, são estudadas propriedades de segunda ordem do estimador proposto, em termos do seu erro quadrático médio assintótico, e mostra-se que o estimador suavizado apresenta uma melhoria em relação ao usual. Como corolário, tem-se que o estimador é assintoticamente normal e consistente à ordem p n. Em seguida, é proposto um estimador consistente para a matriz de covariância assintótica, o qual não depende de estimação de parâmetros auxiliares e a partir do qual pode-se obter diretamente intervalos de confiança assintóticos. A qualidade do método proposto é por fim ilustrada em um estudo de simulação. Os artigos Horta e Ziegelmann (2015a, 2015b, 2015c) se originam de um ímpeto inicial destinado a generalizar os resultados de Bathia et al. (2010). Em Horta e Ziegelmann (2015a), Capítulo 3 da presente Tese, é investigada a questão de existência de certos processos estocásticos, ditos processos conjugados, os quais são conduzidos por um segundo processo cujo espaço de estados tem como elementos medidas de probabilidade. Através dos conceitos de coerência e compatibilidade, obtémse uma resposta afirmativa à questão anterior. Baseado nas noções de medida aleatória (Kallenberg, 1973) e desintegração (Chang e Pollard, 1997; Pollard, 2002), é proposto um método geral para construção de processos conjugados. A teoria permite um rico conjunto de exemplos, e inclui uma classe de modelos de mudança de regime. Em Horta e Ziegelmann (2015b), Capítulo 4 desta Tese, é proposto – em relação com a construção obtida em Horta e Ziegelmann (2015a) – o conceito de processo fracamente conjugado: um processo estocástico real a tempo contínuo, conduzido por uma sequência de funções de distribuição aleatórias, ambos conectados por uma condição de compatibilidade a qual impõe que aspectos da distribuição do primeiro processo são divisíveis em uma quantidade enumerável de ciclos, dentro dos quais este tem como marginais, precisamente, o segundo processo. Em seguida, mostra-se que a metodologia de Bathia et al. (2010) pode ser aplicada para se estudar a estrutura de dependência de processos fracamente conjugados, e com isso obtém-se resultados de consistência à ordem p n para os estimadores que surgem naturalmente na teoria. Adicionalmente, a metodologia é ilustrada através de uma implementação a dados financeiros. Especificamente, o método proposto permite que características da dinâmica das distribuições de processos de retornos sejam traduzidas em termos de um processo escalar latente, a partir do qual podem ser obtidas previsões de quantidades associadas a essas distribuições. Em Horta e Ziegelmann (2015c), Capítulo 5 da presente Tese, são obtidos resultados de consistência à ordem p n em relação à estimação de representações espectrais de operadores de autocovariância de séries de tempo Hilbertianas estacionárias, em um contexto de medições imperfeitas. Os resultados são uma generalização do método desenvolvido em Bathia et al. (2010), e baseiam-se no importante fato de que elementos aleatórios em um espaço de Hilbert separável são quase certamente ortogonais ao núcleo de seu respectivo operador de covariância. É dada uma prova direta deste fato. / The present Thesis is composed of 4 research papers in two distinct areas. In Horta, Guerre, and Fernandes (2015), which constitutes Chapter 2 of this Thesis, we propose a smoothed estimator in the framework of the linear quantile regression model of Koenker and Bassett (1978). A uniform Bahadur-Kiefer representation is provided, with an asymptotic rate which dominates the standard quantile regression estimator. Next, we prove that the bias introduced by smoothing is negligible in the sense that the bias term is firstorder equivalent to the true parameter. A precise rate of convergence, which is controlled uniformly by choice of bandwidth, is provided. We then study second-order properties of the smoothed estimator, in terms of its asymptotic mean squared error, and show that it improves on the usual estimator when an optimal bandwidth is used. As corollaries to the above, one obtains that the proposed estimator is p n-consistent and asymptotically normal. Next, we provide a consistent estimator of the asymptotic covariance matrix which does not depend on ancillary estimation of nuisance parameters, and from which asymptotic confidence intervals are straightforwardly computable. The quality of the method is then illustrated through a simulation study. The research papers Horta and Ziegelmann (2015a;b;c) are all related in the sense that they stem from an initial impetus of generalizing the results in Bathia et al. (2010). In Horta and Ziegelmann (2015a), Chapter 3 of this Thesis, we address the question of existence of certain stochastic processes, which we call conjugate processes, driven by a second, measure-valued stochastic process. We investigate primitive conditions ensuring existence and, through the concepts of coherence and compatibility, obtain an affirmative answer to the former question. Relying on the notions of random measure (Kallenberg (1973)) and disintegration (Chang and Pollard (1997), Pollard (2002)), we provide a general approach for construction of conjugate processes. The theory allows for a rich set of examples, and includes a class of Regime Switching models. In Horta and Ziegelmann (2015b), Chapter 4 of the present Thesis, we introduce, in relation with the construction in Horta and Ziegelmann (2015a), the concept of a weakly conjugate process: a continuous time, real valued stochastic process driven by a sequence of random distribution functions, the connection between the two being given by a compatibility condition which says that distributional aspects of the former process are divisible into countably many cycles during which it has precisely the latter as marginal distributions. We then show that the methodology of Bathia et al. (2010) can be applied to study the dependence structure of weakly conjugate processes, and therewith provide p n-consistency results for the natural estimators appearing in the theory. Additionally, we illustrate the methodology through an implementation to financial data. Specifically, our method permits us to translate the dynamic character of the distribution of an asset returns process into the dynamics of a latent scalar process, which in turn allows us to generate forecasts of quantities associated to distributional aspects of the returns process. In Horta and Ziegelmann (2015c), Chapter 5 of this Thesis, we obtain p n-consistency results regarding estimation of the spectral representation of the zero-lag autocovariance operator of stationary Hilbertian time series, in a setting with imperfect measurements. This is a generalization of the method developed in Bathia et al. (2010). The generalization relies on the important property that centered random elements of strong second order in a separable Hilbert space lie almost surely in the closed linear span of the associated covariance operator. We provide a straightforward proof to this fact.

abstract: This thesis explores the impact of different experimental design strategies for the development of quantile regression based metamodels of computer simulations. In this research, the objective is to compare the resulting predictive accuracy of five experimental design strategies, each of which is used to develop metamodels of a computer simulation of a semiconductor manufacturing facility. The five examined experimental design strategies include two traditional experimental design strategies, sphere packing and I-optimal, along with three hybrid design strategies, which were developed for this research and combine desirable properties from each of the more traditional approaches. The three hybrid design strategies are: arbitrary, centroid clustering, and clustering hybrid. Each of these strategies is analyzed and compared based on common experimental design space, which includes the investigation of four densities of design point placements three different experimental regions to predict four different percentiles from the cycle time distribution of a semiconductor manufacturing facility. Results confirm that the predictive accuracy of quantile regression metamodels depends on both the location and density of the design points placed in the experimental region. They also show that the sphere packing design strategy has the best overall performance in terms of predictive accuracy. However, the centroid clustering hybrid design strategy, developed for this research, has the best predictive accuracy for cases in which only a small number of simulation resources are available from which to develop a quantile regression metamodel. / Dissertation/Thesis / Masters Thesis Engineering 2016

A presente Tese de Doutorado é composta de quatro artigos científicos em duas áreas distintas. Em Horta, Guerre e Fernandes (2015), o qual constitui o Capítulo 2 desta Tese, é proposto um estimador suavizado no contexto de modelos de regressão quantílica linear (Koenker e Basset, 1978). Uma representação de Bahadur-Kiefer uniforme é obtida, a qual apresenta uma ordem assintótica que domina aquela correspondente ao estimador clássico. Em seguida, prova-se que o viés associado à suavização é negligenciável, no sentido de que o termo de viés é equivalente, em primeira ordem, ao verdadeiro parâmetro. A taxa precisa de convergência é dada, a qual pode ser controlada uniformemente pela escolha do parâmetro de suavização. Em seguida, são estudadas propriedades de segunda ordem do estimador proposto, em termos do seu erro quadrático médio assintótico, e mostra-se que o estimador suavizado apresenta uma melhoria em relação ao usual. Como corolário, tem-se que o estimador é assintoticamente normal e consistente à ordem p n. Em seguida, é proposto um estimador consistente para a matriz de covariância assintótica, o qual não depende de estimação de parâmetros auxiliares e a partir do qual pode-se obter diretamente intervalos de confiança assintóticos. A qualidade do método proposto é por fim ilustrada em um estudo de simulação. Os artigos Horta e Ziegelmann (2015a, 2015b, 2015c) se originam de um ímpeto inicial destinado a generalizar os resultados de Bathia et al. (2010). Em Horta e Ziegelmann (2015a), Capítulo 3 da presente Tese, é investigada a questão de existência de certos processos estocásticos, ditos processos conjugados, os quais são conduzidos por um segundo processo cujo espaço de estados tem como elementos medidas de probabilidade. Através dos conceitos de coerência e compatibilidade, obtémse uma resposta afirmativa à questão anterior. Baseado nas noções de medida aleatória (Kallenberg, 1973) e desintegração (Chang e Pollard, 1997; Pollard, 2002), é proposto um método geral para construção de processos conjugados. A teoria permite um rico conjunto de exemplos, e inclui uma classe de modelos de mudança de regime. Em Horta e Ziegelmann (2015b), Capítulo 4 desta Tese, é proposto – em relação com a construção obtida em Horta e Ziegelmann (2015a) – o conceito de processo fracamente conjugado: um processo estocástico real a tempo contínuo, conduzido por uma sequência de funções de distribuição aleatórias, ambos conectados por uma condição de compatibilidade a qual impõe que aspectos da distribuição do primeiro processo são divisíveis em uma quantidade enumerável de ciclos, dentro dos quais este tem como marginais, precisamente, o segundo processo. Em seguida, mostra-se que a metodologia de Bathia et al. (2010) pode ser aplicada para se estudar a estrutura de dependência de processos fracamente conjugados, e com isso obtém-se resultados de consistência à ordem p n para os estimadores que surgem naturalmente na teoria. Adicionalmente, a metodologia é ilustrada através de uma implementação a dados financeiros. Especificamente, o método proposto permite que características da dinâmica das distribuições de processos de retornos sejam traduzidas em termos de um processo escalar latente, a partir do qual podem ser obtidas previsões de quantidades associadas a essas distribuições. Em Horta e Ziegelmann (2015c), Capítulo 5 da presente Tese, são obtidos resultados de consistência à ordem p n em relação à estimação de representações espectrais de operadores de autocovariância de séries de tempo Hilbertianas estacionárias, em um contexto de medições imperfeitas. Os resultados são uma generalização do método desenvolvido em Bathia et al. (2010), e baseiam-se no importante fato de que elementos aleatórios em um espaço de Hilbert separável são quase certamente ortogonais ao núcleo de seu respectivo operador de covariância. É dada uma prova direta deste fato. / The present Thesis is composed of 4 research papers in two distinct areas. In Horta, Guerre, and Fernandes (2015), which constitutes Chapter 2 of this Thesis, we propose a smoothed estimator in the framework of the linear quantile regression model of Koenker and Bassett (1978). A uniform Bahadur-Kiefer representation is provided, with an asymptotic rate which dominates the standard quantile regression estimator. Next, we prove that the bias introduced by smoothing is negligible in the sense that the bias term is firstorder equivalent to the true parameter. A precise rate of convergence, which is controlled uniformly by choice of bandwidth, is provided. We then study second-order properties of the smoothed estimator, in terms of its asymptotic mean squared error, and show that it improves on the usual estimator when an optimal bandwidth is used. As corollaries to the above, one obtains that the proposed estimator is p n-consistent and asymptotically normal. Next, we provide a consistent estimator of the asymptotic covariance matrix which does not depend on ancillary estimation of nuisance parameters, and from which asymptotic confidence intervals are straightforwardly computable. The quality of the method is then illustrated through a simulation study. The research papers Horta and Ziegelmann (2015a;b;c) are all related in the sense that they stem from an initial impetus of generalizing the results in Bathia et al. (2010). In Horta and Ziegelmann (2015a), Chapter 3 of this Thesis, we address the question of existence of certain stochastic processes, which we call conjugate processes, driven by a second, measure-valued stochastic process. We investigate primitive conditions ensuring existence and, through the concepts of coherence and compatibility, obtain an affirmative answer to the former question. Relying on the notions of random measure (Kallenberg (1973)) and disintegration (Chang and Pollard (1997), Pollard (2002)), we provide a general approach for construction of conjugate processes. The theory allows for a rich set of examples, and includes a class of Regime Switching models. In Horta and Ziegelmann (2015b), Chapter 4 of the present Thesis, we introduce, in relation with the construction in Horta and Ziegelmann (2015a), the concept of a weakly conjugate process: a continuous time, real valued stochastic process driven by a sequence of random distribution functions, the connection between the two being given by a compatibility condition which says that distributional aspects of the former process are divisible into countably many cycles during which it has precisely the latter as marginal distributions. We then show that the methodology of Bathia et al. (2010) can be applied to study the dependence structure of weakly conjugate processes, and therewith provide p n-consistency results for the natural estimators appearing in the theory. Additionally, we illustrate the methodology through an implementation to financial data. Specifically, our method permits us to translate the dynamic character of the distribution of an asset returns process into the dynamics of a latent scalar process, which in turn allows us to generate forecasts of quantities associated to distributional aspects of the returns process. In Horta and Ziegelmann (2015c), Chapter 5 of this Thesis, we obtain p n-consistency results regarding estimation of the spectral representation of the zero-lag autocovariance operator of stationary Hilbertian time series, in a setting with imperfect measurements. This is a generalization of the method developed in Bathia et al. (2010). The generalization relies on the important property that centered random elements of strong second order in a separable Hilbert space lie almost surely in the closed linear span of the associated covariance operator. We provide a straightforward proof to this fact.

Estudos sobre mobilidade intergeracional de educação sugerem que países subdesenvolvidos apresentam menor mobilidade intergeracional que países desenvolvidos e especificamente para o Brasil, o grau de persistência estimado é ao redor de 0.7, podendo apresentar diferentes graus ao longo da distribuição de educação. Este estudo apresenta uma nova abordagem para a mensuração da mobilidade intergeracional utilizando Regressões Quantílicas. Especificamente, é proposta uma medida de distância entre os quantis condicionais para analisar a mobilidade intergeracional. Como resultado, é obtido um conjunto de matrizes que descrevem o padrão da mobilidade intergeracional em diferentes pontos da distribuição condicional de escolaridade. Utilizando dados para o Brasil, encontra-se que a mobilidade intergeracional tende a ser maior nas caudas da distribuição de escolaridade para filhos e filhas relativo à educação de pais e mães. Comparando filhos e filhas, os filhos tendem a ter menor mobilidade intergeracional que as mulheres relativo à educação de seus pais. Além do mais, a educação das mães tem maior efeito em magnitude do que a educação dos pais tanto para filhos quanto para as filhas. Também se encontrou que a educação dos filhos depende mais da educação do pai e a educação das filhas depende mais da educação das mães, indicando que os filhos tendem a ter educação similar à de seus pais e as filhas tendem a ter educação similar à de suas mães. / Studies on intergenerational educational mobility suggest that underdevelopment countries presents lower intergenerational mobility than developed countries and specifically for Brazil, the estimated degree of persistence is around 0.7 with possible different degrees on the overall distribution of education. This study presents a new approach to measuring intergenerational mobility using quantile regression. Specifically, it is proposed the use of a measure of distance between conditional quantiles to analyze intergenerational mobility. As a result, is obtained a set of matrices which describe the patterns of intergenerational mobility at different points of the conditional distribution of schooling. Using Brazilian Data (PNAD 1996) it is found that intergenerational mobility seems to be higher at the tails of the distribution of schooling for sons and daughters relative to father\'s and mother\'s education. Comparing each other, sons tend to have less mobility than daughters relative to father\'s education. Moreover, mother\'s education has stronger effects than father\'s on both sons and daughters education. It was also found that son\'s education depends more on father\'s education and daughter\'s education depends more on mother\'s education, indicating that sons tends to have education similar to their fathers and daughters tends to have education similar to their mothers.

A presente Tese de Doutorado é composta de quatro artigos científicos em duas áreas distintas. Em Horta, Guerre e Fernandes (2015), o qual constitui o Capítulo 2 desta Tese, é proposto um estimador suavizado no contexto de modelos de regressão quantílica linear (Koenker e Basset, 1978). Uma representação de Bahadur-Kiefer uniforme é obtida, a qual apresenta uma ordem assintótica que domina aquela correspondente ao estimador clássico. Em seguida, prova-se que o viés associado à suavização é negligenciável, no sentido de que o termo de viés é equivalente, em primeira ordem, ao verdadeiro parâmetro. A taxa precisa de convergência é dada, a qual pode ser controlada uniformemente pela escolha do parâmetro de suavização. Em seguida, são estudadas propriedades de segunda ordem do estimador proposto, em termos do seu erro quadrático médio assintótico, e mostra-se que o estimador suavizado apresenta uma melhoria em relação ao usual. Como corolário, tem-se que o estimador é assintoticamente normal e consistente à ordem p n. Em seguida, é proposto um estimador consistente para a matriz de covariância assintótica, o qual não depende de estimação de parâmetros auxiliares e a partir do qual pode-se obter diretamente intervalos de confiança assintóticos. A qualidade do método proposto é por fim ilustrada em um estudo de simulação. Os artigos Horta e Ziegelmann (2015a, 2015b, 2015c) se originam de um ímpeto inicial destinado a generalizar os resultados de Bathia et al. (2010). Em Horta e Ziegelmann (2015a), Capítulo 3 da presente Tese, é investigada a questão de existência de certos processos estocásticos, ditos processos conjugados, os quais são conduzidos por um segundo processo cujo espaço de estados tem como elementos medidas de probabilidade. Através dos conceitos de coerência e compatibilidade, obtémse uma resposta afirmativa à questão anterior. Baseado nas noções de medida aleatória (Kallenberg, 1973) e desintegração (Chang e Pollard, 1997; Pollard, 2002), é proposto um método geral para construção de processos conjugados. A teoria permite um rico conjunto de exemplos, e inclui uma classe de modelos de mudança de regime. Em Horta e Ziegelmann (2015b), Capítulo 4 desta Tese, é proposto – em relação com a construção obtida em Horta e Ziegelmann (2015a) – o conceito de processo fracamente conjugado: um processo estocástico real a tempo contínuo, conduzido por uma sequência de funções de distribuição aleatórias, ambos conectados por uma condição de compatibilidade a qual impõe que aspectos da distribuição do primeiro processo são divisíveis em uma quantidade enumerável de ciclos, dentro dos quais este tem como marginais, precisamente, o segundo processo. Em seguida, mostra-se que a metodologia de Bathia et al. (2010) pode ser aplicada para se estudar a estrutura de dependência de processos fracamente conjugados, e com isso obtém-se resultados de consistência à ordem p n para os estimadores que surgem naturalmente na teoria. Adicionalmente, a metodologia é ilustrada através de uma implementação a dados financeiros. Especificamente, o método proposto permite que características da dinâmica das distribuições de processos de retornos sejam traduzidas em termos de um processo escalar latente, a partir do qual podem ser obtidas previsões de quantidades associadas a essas distribuições. Em Horta e Ziegelmann (2015c), Capítulo 5 da presente Tese, são obtidos resultados de consistência à ordem p n em relação à estimação de representações espectrais de operadores de autocovariância de séries de tempo Hilbertianas estacionárias, em um contexto de medições imperfeitas. Os resultados são uma generalização do método desenvolvido em Bathia et al. (2010), e baseiam-se no importante fato de que elementos aleatórios em um espaço de Hilbert separável são quase certamente ortogonais ao núcleo de seu respectivo operador de covariância. É dada uma prova direta deste fato. / The present Thesis is composed of 4 research papers in two distinct areas. In Horta, Guerre, and Fernandes (2015), which constitutes Chapter 2 of this Thesis, we propose a smoothed estimator in the framework of the linear quantile regression model of Koenker and Bassett (1978). A uniform Bahadur-Kiefer representation is provided, with an asymptotic rate which dominates the standard quantile regression estimator. Next, we prove that the bias introduced by smoothing is negligible in the sense that the bias term is firstorder equivalent to the true parameter. A precise rate of convergence, which is controlled uniformly by choice of bandwidth, is provided. We then study second-order properties of the smoothed estimator, in terms of its asymptotic mean squared error, and show that it improves on the usual estimator when an optimal bandwidth is used. As corollaries to the above, one obtains that the proposed estimator is p n-consistent and asymptotically normal. Next, we provide a consistent estimator of the asymptotic covariance matrix which does not depend on ancillary estimation of nuisance parameters, and from which asymptotic confidence intervals are straightforwardly computable. The quality of the method is then illustrated through a simulation study. The research papers Horta and Ziegelmann (2015a;b;c) are all related in the sense that they stem from an initial impetus of generalizing the results in Bathia et al. (2010). In Horta and Ziegelmann (2015a), Chapter 3 of this Thesis, we address the question of existence of certain stochastic processes, which we call conjugate processes, driven by a second, measure-valued stochastic process. We investigate primitive conditions ensuring existence and, through the concepts of coherence and compatibility, obtain an affirmative answer to the former question. Relying on the notions of random measure (Kallenberg (1973)) and disintegration (Chang and Pollard (1997), Pollard (2002)), we provide a general approach for construction of conjugate processes. The theory allows for a rich set of examples, and includes a class of Regime Switching models. In Horta and Ziegelmann (2015b), Chapter 4 of the present Thesis, we introduce, in relation with the construction in Horta and Ziegelmann (2015a), the concept of a weakly conjugate process: a continuous time, real valued stochastic process driven by a sequence of random distribution functions, the connection between the two being given by a compatibility condition which says that distributional aspects of the former process are divisible into countably many cycles during which it has precisely the latter as marginal distributions. We then show that the methodology of Bathia et al. (2010) can be applied to study the dependence structure of weakly conjugate processes, and therewith provide p n-consistency results for the natural estimators appearing in the theory. Additionally, we illustrate the methodology through an implementation to financial data. Specifically, our method permits us to translate the dynamic character of the distribution of an asset returns process into the dynamics of a latent scalar process, which in turn allows us to generate forecasts of quantities associated to distributional aspects of the returns process. In Horta and Ziegelmann (2015c), Chapter 5 of this Thesis, we obtain p n-consistency results regarding estimation of the spectral representation of the zero-lag autocovariance operator of stationary Hilbertian time series, in a setting with imperfect measurements. This is a generalization of the method developed in Bathia et al. (2010). The generalization relies on the important property that centered random elements of strong second order in a separable Hilbert space lie almost surely in the closed linear span of the associated covariance operator. We provide a straightforward proof to this fact.

In this thesis, we analyse financial contagion between Southern European (Greek, Italian, Portuguese and Spanish) and Central Eastern European (Czech, Polish and Hungarian) stock markets respectively sovereign bond markets in the period from January 2001 to June 2016. A quantile regression framework is applied to analyse contagion based on measuring of occurrences and degrees of co-exceedances. We use conditional variance (volatility) of analysed markets to find direction of the contagion. Our results show that during the analysed period contagion between stock markets exists. Contagion between stock markets is stronger during the financial and sovereign debt crisis. Direction of contagion is from Southern European to Central Eastern European Countries. We do not find evidence of contagion between Sothern European and Central Eastern European sovereign bond markets. Our results show "flight to quality", but not "flight from quality".

Alpine plant communities can be exceptionally diverse at a fine scale, and they often exhibit fine scale topographic variability. High species diversity is often attributed to spatial and temporal heterogeneity in the environment. The goal of this study was to test for a positive relationship between microtopographic heterogeneity and species diversity of alpine plants. Species diversity of vascular plants was sampled at 8 sites in Glacier National Park, MT during the summer of 2009. Species richness was assessed both within a 1 x 1 m plot and at 100 points spaced 10 cm apart within the plot. To quantify topographic heterogeneity and variability, the relative elevation was measured for all 100 points in the plot as well. Similarity in species composition between study plots was investigated using Non-Metric Multidimensional Scaling. The study plots separated into two groups based on the presence/absence of Dryas octopetala. This difference is most likely due to plots occupying different positions along the mesotopographical gradient and therefore experiencing different moisture regimes. Regression for all 1 m2 plot data found a negative relationship between topographic heterogeneity and species richness, and no relationship between topographic variability and species richness. Quantile regression was used to assess the relationship between point measures of species richness and topographic variability. There is evidence for topographic variability imposing a limit on species richness for all sites grouped together and for sites that do not contain D. octopetala. This limit is most likely due to the interaction of soil disturbance and the productivity of a site.

Thesis advisor: Michael Grubb / This dissertation consists of two chapters on the industrial organization of mortgage markets in the United States.In the first chapter, titled “Consumer Search Costs in U.S. Mortgage Markets”, I focus on estimating the distribution of consumer search costs in the market for government-backed mortgages in the US during the period from September 2013 to March 2015. I adapt the Hortaçsu and Syverson (2004) search model to mortgage markets. I estimate the distribution of consumer search costs in each U.S. state using recent data on government-insured mortgages. I find that estimated search costs are large; a median borrower would face a search cost equivalent to about $40 in monthly repayment. At the state-level, search cost magnitude is related positively to household income and age and negatively to years of education. I solve counterfactual scenarios in order to study the relationship between search costs and welfare. Compared to the full information scenario, the presence of costly consumer search decreases social welfare by about $600 in monthly repayment per borrower. This decrease in welfare occurs because under costly search borrowers are matched with lower quality lenders and spend resources on searching. At the national level, this decrease corresponds to approximately $35 million per-month. Reductions in search costs would raise social welfare monotonically. A 10% reduction in search cost may raise social welfare by as much as $130 per borrower per month. These findings support recent policies that aim to reduce search costs of mortgage borrowers. In the second chapter, titled “Price Discrimination in U.S. Mortgage Markets”, I examine the existence of price discrimination generated by costly consumer search in the market for mortgages. I develop a stylized model of consumer search in mortgage markets where firms charge optimal prices that depend on borrowers' search cost level. The model produces testable restrictions on the conditional quantile function of observed transacted rates. Using the data on insured Federal Housing Agency loans where price variation is not driven by default risk, I run a quantile regression of transacted interest rates on a set of loan observables, including borrower's credit score, original principal balance, and loan-to-value ratio, among others. I find that predictions of the theoretical model are satisfied for all loan observables under consideration, and price discrimination created by costly consumer search is likely to exist in U.S. mortgage markets. / Thesis (PhD) — Boston College, 2018. / Submitted to: Boston College. Graduate School of Arts and Sciences. / Discipline: Economics.