How Bank Competition Influences Financial Stability Abstract This paper investigates the link between financial stability and bank competition by means of the Arellano & Bond (1991) GMM model using annual panel data over the period 2000 - 2014 for 205 countries. Our data source is a new, richer and updated dataset The Global Financial Development Database available at World Bank. Due to the specifics of this dataset we are able to use new combinations of measures of financial stability and of bank competition and to study their relationship in greater depth. We find a positive link between financial stability and bank competition. Furthermore, our results provide evidence that it matters what measures of financial stability and bank competition we apply. Lastly, we ascertain that the relationship between financial stability and bank competition does not change over time. Keywords Financial Stability, Bank Competition, Dynamic GMM, the Arellano and Bond Estimator Author's e-mail VildovaRomana@gmail.com Supervisor's e-mail Roman.Horvath@gmail.com

Sensores virtuais empregando modelos de inferência da composição(responsável pela qualidade) dos produtos de uma coluna de destilação correspondem a medidores implementados em software, capazes de estimar, em tempo real, a composição dos produtos da mesma, a partir de informações do tipo temperaturas e pressões em diversos pontos da coluna e vazões de entrada, de saída e de reciclo. O objetivo deste trabalho é obter esse tipo de sensor para uma coluna de destilação, capaz de estimar instantaneamente a composição dos produtos no topo de uma coluna de destilação multicomponente com condensador parcial, empregando redes neurais artificiais. Foi desenvolvido um simulador dinâmico baseado em modelo não-linear da coluna para aquisição de dados. Neste projeto foi incluído um estudo sobre a influência do treinamento parcial no desempenho do sensor virtual. A idéia é estudar o desempenho para o caso de um sensor virtual treinado de antemão, com dados coletados a partir de um simulador da coluna. Este procedimento disponibiliza um sensor operacional, treinado através de um conjunto de dados simulados ou através de um pequeno conjunto de pontos e retreinado, quando dados reais ou um conjunto maior de dados estiver disponível. Outra contribuição importante é o estudo realizado sobre os principais erros que podem ocorrer neste tipo de sensores, que são raramente tratados em publicações científicas. É também proposta uma metodologia para detecção e correção destes erros que foram encontrados e que afetam o comportamento do sensor, alterando sua precisão e capacidade de ser utilizado em um controle inferencial da planta. / Soft sensors for composition inference models (that are responsible for the quality) of distillation column products, correspond to virtual instruments implemented in software. This software is able to estimate, in real time, the composition of the output products of the column, based on information such as temperature and pressure on several points of the column and on input, output and recycle flow. The purpose of this work is to obtain a soft sensor that estimates the instantaneous composition of the product at the top of a multicomponent distillation column with a partial condenser, employing artificial neural networks. The chosen architecture was the feedforward neural network with three layers. It was chosen based on many tested options. It was developed a dynamical simulator of this column for data acquisition based on a non-linear model. In this study, it was included an investigation about the influence of partial training in the performance of the soft sensor. The goal is to study the results achieved in the case of a soft sensor trained beforehand, with data acquired from the simulator of this column. This procedure makes possible to have an operational soft sensor, trained based on a simulated data set or on a small amount of points and then retrained when a real or larger data set is available. Another important contribution is the study performed about the main errors that may appear in this kind of sensor. These errors are rarely mentioned in scientific papers. It also aims at implementing techniques to enable detection and correction of those errors that the soft sensor may present, and that affect the performance of the soft sensor, changing its precision and making it inadequate for inferential control.

A presente tese trata do estudo dos estimadores algébricos aplicados a sistemas de controle. Tais estimadores são filtros variantes no tempo que estimam as derivadas dos sinais de entrada e funcionam como uma alternativa ao uso de observadores. Este trabalho inclui uma contribuição teórica que permite determinar um limite superior do erro do estimador algébrico. Também, mostramos um resultado que garante estabilidade em malha fechada no contexto do princípio da separação para esta classe particular de sistemas. Um exemplo de levitação magnética baseado em linearização exata com estimadores algébricos de derivadas até segunda ordem implementados digitalmente é tratado com detalhe. Simulações em computador são apresentadas mostrando excelentes resultados. / This thesis deals with the algebraic estimators and their application in closed loop control systems. The algebraic estimators can be implemented as time-varying filters that produce an estimation of the derivatives of the input signal, and they can be an interesting alternative for substituting classical observers. This work includes a theoretic contribution that allows to compute a bound of the estimation error of the algebraic estimator. Furthermore it is shown that any derivative estimator that respects this bound will assure closed loop stability in the context of the separation principle, at least for a class of nonlinear systems. An example of magnetic levitation based on exact linearization and in closed loop with an estimator of the first and second derivatives is considered. A digital implementation of the algebraic estimation is also discussed, and simulations are presented, showing excellent results.

Este trabalho apresenta uma estratégia para a estimativa de velocidade do motor de indução trifásico baseada em redes neurais artificiais utilizando medidas de variáveis primárias como tensão e corrente. O uso de motores de indução trifásicos é uma constante em diversos setores industriais e de grande importância no cenário energético nacional. A maioria das metodologias de controle, acionamento e dimensionamento destes motores é fundamentada nas medidas de velocidade no eixo. Entretanto, a medida direta da velocidade compromete o sistema de controle e acionamento diminuindo sua robustez e aumentando o custo de implementação. Resultados de simulação e de ensaios experimentais para validação da proposta são também apresentados. / This work presents an approach to estimate speed in induction motors based on artificial neural networks and using measurement of primary variables like voltage and current. The use of induction motors is very common in many industrial sectors and plays an important role in the national energetic scene. The methodologies used in control, start up and dimensioning of these motors are based on measure of the speed variable. However, the direct measure of this variable compromises the system control and start up of the machine, reducing its robustness and increasing the implementation costs. Simulation results and experimental data are presented to validate the proposed approach.

Este trabalho propõe o desenvolvimento de Algoritmos Evolutivos (AEs) para estimação dos parâmetros que modelam sinais elétricos (frequência, fase e amplitude) em tempo-real. A abordagem proposta deve ser robusta a ruídos e harmônicos em sinais distorcidos, por exemplo devido à presença de faltas na rede elétrica. AEs mostram vantagens para lidar com tais tipos de sinais. Por outro lado, esses algoritmos quando implementados em software não possibilitam respostas em tempo-real para uso da estimação como relé de frequência ou Unidade de Medição Fasorial. O desenvolvimento em FPGA apresentado nesse trabalho torna possível paralelizar o cálculo da estimação em hardware, viabilizando AEs para análise de sinal elétrico em tempo real. Além disso, mostra-se que AEs multiobjetivos podem extrair informações não evidentes das três fases do sistema e estimar os parâmetros adequadamente mesmo em casos em que as estimativas por fase divirjam entre si. Em outras palavras, as duas principais contribuições computacionais são: a paralelização do AE em hardware por meio de seu desenvolvimento em um circuito de FPGA otimizado a nível de operações lógicas básicas e a modelagem multiobjetiva do problema possibilitando análises dos sinais de cada fase, tanto independentemente quanto de forma agregada. Resultados experimentais mostram superioridade do método proposto em relação ao estimador baseado em transformada de Fourier para determinação de frequência e fase / This work proposes the development of Evolutionary Algorithms (EAs) for the estimation of the basic parameters from electrical signals (frequency, phase and amplitude) in real time. The proposed approach must be robust to noise and harmonics in signals distorted, for example, due to the presence of faults in the electrical network. EAs show advantages for dealing with these types of signals. On the other hand, these algorithms when implemented in software cant produce real-time responses in order to use their estimations as frequency relay or Phasor Measurement Unit. The approach developed on FPGA proposed in this work parallelizes in hardware the process of estimation, enabling analyses of electrical signals in real time. Furthermore, it is shown that multi-objective EAs can extract non-evident information from the three phases of the system and properly estimate parameters even when the phase estimates diverge from each other. This research proposes: the parallelization of an EA in hardware through its design on FPGA circuit optimized at level of basic logic operations and the modeling of the problem enabling multi-objective analyses of the signals from each phase in both independent and aggregate ways. Experimental results show the superiority of the proposed method compared to an estimator based on Fourier transform for determining frequency and phase

O fenômeno de detonação que ocorre em motores de combustão interna é uma restrição de desempenho para baixas emissões de poluentes, altas solicitações de torque (as quais resultariam em mais potência entregue pelo motor), economia de combustível e também é uma fonte de ruídos desagradáveis ao condutor do veículo. No Brasil, tal fenômeno pode ter ainda uma utilidade benéfica se identificado de forma leal, tendo em vista que a detonação é mais fácil de ocorrer com gasolina do que com álcool. Assim, a ocorrência de detonação pode ser um auxílio no gerenciamento otimizado da injeção, ignição, bem como pode possibilitar a identificação do tipo de combustível. Para isso, técnicas de processamento de sinais podem ser utilizadas para caracterizar tal fenômeno. Este trabalho tem como foco a identificação (ocorrência) e caracterização (intensidade e duração) do sinal de detonação utilizando filtragem adaptativa e estimadores de potência, onde o desempenho individual e combinado destes algoritmos é avaliado. Inicialmente, um modelo do sinal de detonação é proposto e amostras do sinal real são obtidas e com isso, mostra-se que as técnicas propostas rendem eficientes caracterizadores do fenômeno. / The knock phenomenon that happens in internal combustion engines is a constraint against performance in terms of low pollution rates, higher torque requests (which would imply higher delivered power by the engine), mileage as well as it is an annoying source of noise to the user. In Brazil, such phenomenon may be useful if identified accurately, due to the fact that knock has a higher likelihood to happen with gasoline than ethanol. Thus, the occurrence of knock may be a support in an optimized management of fuel injection and sparking time, as well as it may provide means to identify the fuel being used. In order to achieve such goal, signal processing techniques may be used for characterization of such phenomenon. This work has the focus of identifying (occurrence) and characterize (intensity and duration) of knock signal using adaptive filtering and power estimators, where the individual and combined performance are assessed. To begin with, a knock signal model is proposed as well as samples of the real signal are taken, with that, it is shown that the proposed techniques offer efficient detectors of the phenomenon.

Nas últimas décadas, diversos estimadores de estado foram desenvolvidos e aplicados em sistemas elétricos de potência (SEP), dos quais se destaca o baseado no método da mínima mediana. Isso em razão desse, conhecido como estimador por mínima mediana do resíduo ponderado ao quadrado (do inglês, Weighted Least Median of Squares - WLMS), ser capaz de filtrar erros grosseiros (EGs) existentes em medidas redundantes que atraem a convergência do processo de estimação de estado. Essas medidas são chamadas de ponto de alavancamento. Todavia, o estimador WLMS requer um alto custo computacional, tornando-se inviável para aplicação, em tempo real, em SEP de grande porte. De uma forma geral, os motivos desse custo computacional são devido ao estimador WLMS exigir a realização das seguintes tarefas: (i) sorteio, dentre todas as medidas disponíveis, de diversos conjuntos observáveis de medidas com número de medidas igual ao número de variáveis de estado a serem estimadas; (ii) análise da redundância local das medidas disponíveis para cada um dos conjuntos observáveis sorteados; e (iii) execução de vários fluxos de carga. Neste trabalho, propõe-se o desenvolvimento de um estimador de estado estatisticamente robusto, baseado no método da mínima mediana, porém, viável para aplicação em tempo real em SEP de grande porte. Para isso, foram propostas novas metodologias para realização das tarefas supracitadas. A metodologia proposta para realização das tarefas (i) e (ii) faz uso da estrutura da matriz H\'delta\', pois, através dessa matriz, as análises de observabilidade e de redundância de medidas são realizadas de forma simples e direta. Para realizar a tarefa (ii), desenvolveu-se uma metodologia para cálculo de fluxo de carga, tomando por base um método de varredura direta/inversa. Por fim, para aumentar a eficiência computacional em tempo real do estimador proposto, as tarefas a serem executadas pelo mesmo que não dependem de informações, que se tornam disponíveis em tempo real, são realizadas num processo off-line. Como principais resultados deste trabalho, destacam-se: (i) um estimador de estado robusto; e (ii) uma metodologia eficiente para determinação da mínima redundância local de medidas e para sortear os conjuntos observáveis de medidas. / In the last decades several state estimators were developed and applied to power systems. Among these estimators, the one based on the least median method is of interest to us. This because the weighted least median of squares (WLMS) estimator is capable of filtering gross errors corrupting redundant measurements called leverage points. Leverage points are highly influential measurements that attract the state estimations solution towards them. However, some of the WLMS estimator tasks require excessive computing time, making that estimator impracticable to large-scale power systems in real-time environment. The WLMS estimator tasks requiring excessive computing time are: (i) selection, among all available measurements, of several samples with N non-redundant measurements for which the system is observable, where N is the number of system states to be estimated; (ii) determination of the minimum redundancy of the available measurements set; and (iii) the solution of several load flows (one for each selected samples of N measurements). This work proposes a robust state estimator based on the least median method applicable to large-scale power systems in real-time environment. In order to do this, new methodologies were proposed to perform the tasks mentioned above. The proposed methodology to perform tasks (i) and (ii) is based on the analysis of the H\'delta\' matrix structure (this analysis enables both observability and redundancy analysis in a straightforward manner). To perform task (ii), it was developed a load flow methodology based on a forward/backward sweep power flow method. Finally, in order to increase the computational efficiency of the proposed estimator in real-time environment, the tasks that do not depend on real-time information will be conducted by an off-line process. As the main results of this work we could enumerate: (i) a robust state estimator; and (ii) an efficient methodology to determine both the minimum redundancy of the available measurement set and the observable samples with N non-redundant measurements.

Master Thesis Statistical estimators and their tail behavior provides description of two type of characteristics of robustness of estimators - tail behavior and break- down point. Description is made for translation equivariant estimators in general and also for some concrete type of estimators, sample mean, sample median, trimmed mean, Huber estimator and Hodges Lehmann estimator. Tail behavior of these estimator is illustrated for random sample coming from t-distribution with 1 to 5 degrees of freedom. Ilustration is based on simulations made in Mathematica. 1

Nas últimas décadas, diversos estimadores de estado foram desenvolvidos e aplicados em sistemas elétricos de potência (SEP), dos quais se destaca o baseado no método da mínima mediana. Isso em razão desse, conhecido como estimador por mínima mediana do resíduo ponderado ao quadrado (do inglês, Weighted Least Median of Squares - WLMS), ser capaz de filtrar erros grosseiros (EGs) existentes em medidas redundantes que atraem a convergência do processo de estimação de estado. Essas medidas são chamadas de ponto de alavancamento. Todavia, o estimador WLMS requer um alto custo computacional, tornando-se inviável para aplicação, em tempo real, em SEP de grande porte. De uma forma geral, os motivos desse custo computacional são devido ao estimador WLMS exigir a realização das seguintes tarefas: (i) sorteio, dentre todas as medidas disponíveis, de diversos conjuntos observáveis de medidas com número de medidas igual ao número de variáveis de estado a serem estimadas; (ii) análise da redundância local das medidas disponíveis para cada um dos conjuntos observáveis sorteados; e (iii) execução de vários fluxos de carga. Neste trabalho, propõe-se o desenvolvimento de um estimador de estado estatisticamente robusto, baseado no método da mínima mediana, porém, viável para aplicação em tempo real em SEP de grande porte. Para isso, foram propostas novas metodologias para realização das tarefas supracitadas. A metodologia proposta para realização das tarefas (i) e (ii) faz uso da estrutura da matriz H\'delta\', pois, através dessa matriz, as análises de observabilidade e de redundância de medidas são realizadas de forma simples e direta. Para realizar a tarefa (ii), desenvolveu-se uma metodologia para cálculo de fluxo de carga, tomando por base um método de varredura direta/inversa. Por fim, para aumentar a eficiência computacional em tempo real do estimador proposto, as tarefas a serem executadas pelo mesmo que não dependem de informações, que se tornam disponíveis em tempo real, são realizadas num processo off-line. Como principais resultados deste trabalho, destacam-se: (i) um estimador de estado robusto; e (ii) uma metodologia eficiente para determinação da mínima redundância local de medidas e para sortear os conjuntos observáveis de medidas. / In the last decades several state estimators were developed and applied to power systems. Among these estimators, the one based on the least median method is of interest to us. This because the weighted least median of squares (WLMS) estimator is capable of filtering gross errors corrupting redundant measurements called leverage points. Leverage points are highly influential measurements that attract the state estimations solution towards them. However, some of the WLMS estimator tasks require excessive computing time, making that estimator impracticable to large-scale power systems in real-time environment. The WLMS estimator tasks requiring excessive computing time are: (i) selection, among all available measurements, of several samples with N non-redundant measurements for which the system is observable, where N is the number of system states to be estimated; (ii) determination of the minimum redundancy of the available measurements set; and (iii) the solution of several load flows (one for each selected samples of N measurements). This work proposes a robust state estimator based on the least median method applicable to large-scale power systems in real-time environment. In order to do this, new methodologies were proposed to perform the tasks mentioned above. The proposed methodology to perform tasks (i) and (ii) is based on the analysis of the H\'delta\' matrix structure (this analysis enables both observability and redundancy analysis in a straightforward manner). To perform task (ii), it was developed a load flow methodology based on a forward/backward sweep power flow method. Finally, in order to increase the computational efficiency of the proposed estimator in real-time environment, the tasks that do not depend on real-time information will be conducted by an off-line process. As the main results of this work we could enumerate: (i) a robust state estimator; and (ii) an efficient methodology to determine both the minimum redundancy of the available measurement set and the observable samples with N non-redundant measurements.

Building Information Modeling (BIM) plays an important role in today's construction industry. Models are tools that help stakeholders communicate, visualize building geometry, perform trade coordination and clash detection among others. A less popular aspect of BIM that shows high potential is the quantity take-off (QTO) feature. Yet, its implementation among commercial general contractors (GC) has not received as much attention. The purpose of this study was to identify how the BIM QTO features were being implemented among commercial general contractors, what challenges they faced and how they worked to overcome those challenges. Through a three-step process including semi structured interviews with estimators, preconstruction, BIM and Virtual Design Construction (VDC) managers, valuable insights on the BIM QTO implementation state among general contractors were gathered and analyzed. Links between BIM QTO benefits, project design phases and delivery methods, software, training, leadership and jurisdictions were discussed. The data indicated that BIM QTO's benefits were best leveraged through early general contractor involvement, the adequate contract framework, trained BIM QTO estimators, and early and strategic communication between owners, designers and estimators. The conditions for increased efficiency were discussed along with the solutions to the common BIM-based QTO challenges.