<p> </p><p>I uppsatsen undersöks effektiviteten av de tre nordiska aktieindexterminerna OMXS30, OBX och OMXC20 vars underliggande index representerar den svenska, norska respektive den danska aktiemarknaden. Analysen baseras på den svaga formen av den effektiva marknadshypotesen och den närbesläktade random walk hypotesen. Aktieindexterminerna undersöks under perioden januari 1997 till december 2008 samt under perioder då den nordiska marknaden karaktäriseras av bull och bear perioder. Testresultaten av Augmented Dickey-Fuller (ADF) samt Kwiatkowski, Phillips, Schmidt och Shin (KPSS) testet tyder på att aktieindexterminerna följer en random walk och att nordiska aktieindexterminer är effektiva under den undersökta perioden. Då testen utförs för de kortare bull och bear perioderna erhålls motsägelsefulla resultat vilket medför att slutsatser om huruvida aktieindexterminerna är effektiva under dessa perioder ej kan dras.</p><p> </p>

Os multirrotores vêm sendo usados como plataforma padrão para a pesquisa de mobilidade e percepção tridimensional. Seu baixo custo e facilidade para sua construção destacam-se. Eles são utilizados no setor agrícola, em pesquisas climáticas, exploração de minérios, guarda costeira e policiamento urbano, telecomunicações, energia, televisão e cinema e entretenimento. Os multirrotores são compostos por braços, onde todos os movimentos da aeronave são dependentes do conjunto ESC (Controle Eletrônico de Velocidade) – Motor – Hélice. No entanto, boa parte dos trabalhos abordam sistemas de controle, deixando de lado a modelagem matemática da estrutura da aeronave. Este trabalho aborda a modelagem matemática do conjunto ESC-Motor-Hélice, a fim de obter um modelo que descreva de forma satisfatória a dinâmica do conjunto. Foi realizado o estudo de cada um dos componentes do conjunto e apresentadas as suas principais características e funcionalidade dentro do conjunto. Construiu-se uma plataforma de testes, a qual possibilitou obter os dados necessários para a modelagem matemática. Os dados foram coletados em forma de uma série temporal. Sendo usados testes de estacionariedade, função de autocorrelação e função de autocorrelação parcial, os quais possibilitaram determinar a estrutura e a ordem dos modelos autoregressivos. Para a estimação dos parâmetros foi escolhida a metodologia da identificação de sistemas. A comparação de resultados experimentais e de simulação computacional ilustraram as características do modelo proposto. / 123 f.

I uppsatsen undersöks effektiviteten av de tre nordiska aktieindexterminerna OMXS30, OBX och OMXC20 vars underliggande index representerar den svenska, norska respektive den danska aktiemarknaden. Analysen baseras på den svaga formen av den effektiva marknadshypotesen och den närbesläktade random walk hypotesen. Aktieindexterminerna undersöks under perioden januari 1997 till december 2008 samt under perioder då den nordiska marknaden karaktäriseras av bull och bear perioder. Testresultaten av Augmented Dickey-Fuller (ADF) samt Kwiatkowski, Phillips, Schmidt och Shin (KPSS) testet tyder på att aktieindexterminerna följer en random walk och att nordiska aktieindexterminer är effektiva under den undersökta perioden. Då testen utförs för de kortare bull och bear perioderna erhålls motsägelsefulla resultat vilket medför att slutsatser om huruvida aktieindexterminerna är effektiva under dessa perioder ej kan dras.

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Bakgrund och Problem: Aktiemarknaden påverkas både av inhemska och utländska faktorer. Därför är det av intresse att se vilka makroekonomiska variabler som påverkar den svenska aktiemarknaden. Anledningen till att Sverige har valts som den geografiska punkten är att det är av intresse att se hur ett litet land som Sverige, som har en öppen ekonomi påverkas av de utvalda makroekonomiska variablerna. Syfte: Syftet med uppsatsen är att med hjälp av information samt analys, studera hur de olika makroekonomiska variablerna påverkar den inhemska aktiemarknaden. Olika faktorer som påverkar aktiemarknaden kommer att lyftas fram för att i sin tur även se till de olika branscherna. Metod: Då data enbart består av hämtning av tidigare information fokuseras det enbart på sekundärdata i form av historiska siffror samt historiska undersökningar. De statistiska tester som tillämpas är Granger Causality test, Johansens Cointegration test, Impulse Response Function test, ADF test, KPSS test, Mulitpel regression. Slutsats: Med de resultat som presenterades i denna studie, skulle vi nog inte kunna säga att vi har ett svar över vilka aktier en investerare ska införskaffa. Dock skulle vi kunna poängtera att den potentiella investeraren bör ha dessa variabler i beaktning vid beslut. Genom att studera dessa variabler kan man få en känsla om vilket håll variablerna kommer att röra sig och på så sätt säga att de kan påverka aktieindexen. Att bara kolla på de makroekonomiska variabler som denna studie belyser räcker inte för att förstå hur aktieindex kommer att se ut i framtiden, men det är en bit på vägen till att förstå aktiemarknadens rörelse.

In recent years, many research works such as Tiao and Tsay (1994), Stock and Watson (1999), Chen et al. (2001), Clements and Jeremy (2001), Marcellino (2002), Laurini and Vieira (2005) and others have described the dynamic features of many macroeconomic variables as nonlinear. Using the approach of Keenan (1985) and Tsay (1989) this study shown that Ghana inflation rates from January 1980 to December 2009 follow a threshold nonlinear process.  In order to take into account the nonlinearity in the inflation rates we then apply a two regime nonlinear SETAR model to the inflation rates and then study both in-sample and out-of-sample forecast performance of this model by comparing it with the linear SARIMA model. Based on the in-sample forecast assessment from the linear SARIMA and the nonlinear SETAR models, the forecast measure MAE and RMSE suggest that the nonlinear SETAR model outperform the linear SARIMA model. Also using multi-step-ahead forecast method we predicted and compared the out-of-sample forecast of the linear SARIMA and the nonlinear SETAR models over the forecast horizon of 12 months during the period of 2010:1 to 2010:12. From the results as suggested by MAE and RMSE, the forecast performance of the nonlinear SETAR models is superior to that of the linear SARIMA model in forecasting Ghana inflation rates. Thought the nonlinear SETAR model is superior to the SARIMA model according to MAE and RMSE measure but using Diebold-Mariano test, we found no significant difference in their forecast accuracy for both in-sample and out-of-sample.

In this thesis, we study the unit root tests which includes the ADF, PP and KPSS tests, the long memory tests such as the R/S and GPH tests, and the applications of these methods in high frequency financial data analysis. The software SPLUS was adopted to analyze data and correction of the SPLUS program in unit tests are also proposed. To apply these two test methods in high frequency data, we quoted the library, HFlibrary designed by Yan and Zivot in 2003 for preliminary data analysis and propose a new library HFanalysis, which can be used in correcting high frequency data (excluding N.A. value, sorting transactions and retrieve a certain time of transactions), obtaining equi-distanced time intervals and testing for unit root and long memory properties. In additions, we apply this proposed library to simulate the power of traditional unit root methods such as the ADF test and long memory test method such as the R/S and to perform an empirical study. Finally, we explore the power of the ADF for testing data simulated from a threshold unit root model and simulate the percentiles of the null distribution of the following threshold unit root tests: WALD, LM, LR and W£f.

Cette thèse est dévolue à l'étude de certaines propriétés asymptotiques du processus autorégressif d'ordre p. Ce dernier qualifie communément une suite aléatoire $(Y_{n})$ définie sur $\dN$ ou $\dZ$ et entièrement décrite par une combinaison linéaire de ses $p$ valeurs passées, perturbée par un bruit blanc $(\veps_{n})$. Tout au long de ce mémoire, nous traitons deux problématiques majeures de l'étude de tels processus : l'\textit{autocorrélation résiduelle} et la \textit{stationnarité}. Nous proposons en guise d'introduction un survol nécessaire des propriétés usuelles du processus autorégressif. Les deux chapitres suivants sont consacrés aux conséquences inférentielles induites par la présence d'une autorégression significative dans la perturbation $(\veps_{n})$ pour $p=1$ tout d'abord, puis pour une valeur quelconque de $p$, dans un cadre de stabilité. Ces résultats nous permettent d'apposer un regard nouveau et plus rigoureux sur certaines procédures statistiques bien connues sous la dénomination de \textit{test de Durbin-Watson} et de \textit{H-test}. Dans ce contexte de bruit autocorrélé, nous complétons cette étude par un ensemble de principes de déviations modérées liées à nos estimateurs. Nous abordons ensuite un équivalent en temps continu du processus autorégressif. Ce dernier est décrit par une équation différentielle stochastique et sa solution est plus connue sous le nom de \textit{processus d'Ornstein-Uhlenbeck}. Lorsque le processus d'Ornstein-Uhlenbeck est lui-même engendré par une diffusion similaire, cela nous permet de traiter la problématique de l'autocorrélation résiduelle dans le processus à temps continu. Nous inférons dès lors quelques propriétés statistiques de tels modèles, gardant pour objectif le parallèle avec le cas discret étudié dans les chapitres précédents. Enfin, le dernier chapitre est entièrement dévolu à la problématique de la stationnarité. Nous nous plaçons dans le cadre très général où le processus autorégressif possède une tendance polynomiale d'ordre $r$ tout en étant engendré par une marche aléatoire intégrée d'ordre $d$. Les résultats de convergence que nous obtenons dans un contexte d'instabilité généralisent le \textit{test de Leybourne et McCabe} et certains aspects du \textit{test KPSS}. De nombreux graphes obtenus en simulations viennent conforter les résultats que nous établissons tout au long de notre étude. / This thesis is devoted to the study of some asymptotic properties of the $p-$th order \textit{autoregressive process}. The latter usually designates a random sequence $(Y_{n})$ defined on $\dN$ or $\dZ$ and completely described by a linear combination of its $p$ last values and a white noise $(\veps_{n})$. All through this manuscript, one is concerned with two main issues related to the study of such processes: \textit{serial correlation} and \textit{stationarity}. We intend, by way of introduction, to give a necessary overview of the usual properties of the autoregressive process. The two following chapters are dedicated to inferential consequences coming from the presence of a significative autoregression in the disturbance $(\veps_{n})$ for $p=1$ on the one hand, and then for any $p$, in the stable framework. These results enable us to give a new light on some statistical procedures such as the \textit{Durbin-Watson test} and the \textit{H-test}. In this autocorrelated noise framework, we complete the study by a set of moderate deviation principles on our estimates. Then, we tackle a continuous-time equivalent of the autoregressive process. The latter is described by a stochastic differential equation and its solution is the well-known \textit{Ornstein-Uhlenbeck process}. In the case where the Ornstein-Uhlenbeck process is itself driven by an Ornstein-Uhlenbeck process, one deals with the serial correlation issue for the continuous-time process. Hence, we infer some statistical properties of such models, keeping the parallel with the discrete-time framework studied in the previous chapters as an objective. Finally, the last chapter is entirely devoted to the stationarity issue. We consider the general autoregressive process with a polynomial trend of order $r$ driven by a random walk of order $d$. The convergence results in the unstable framework generalize the \textit{Leybourne and McCabe test} and some angles of the \textit{KPSS test}. Many graphs obtained by simulations come to strengthen the results established all along the study.

Cette thèse est dévolue à l'étude de certaines propriétés asymptotiques du processus autorégressif d'ordre p. Ce dernier qualifie communément une suite aléatoire $(Y_{n})$ définie sur $\dN$ ou $\dZ$ et entièrement décrite par une combinaison linéaire de ses $p$ valeurs passées, perturbée par un bruit blanc $(\veps_{n})$. Tout au long de ce mémoire, nous traitons deux problématiques majeures de l'étude de tels processus : l'\textit{autocorrélation résiduelle} et la \textit{stationnarité}. Nous proposons en guise d'introduction un survol nécessaire des propriétés usuelles du processus autorégressif. Les deux chapitres suivants sont consacrés aux conséquences inférentielles induites par la présence d'une autorégression significative dans la perturbation $(\veps_{n})$ pour $p=1$ tout d'abord, puis pour une valeur quelconque de $p$, dans un cadre de stabilité. Ces résultats nous permettent d'apposer un regard nouveau et plus rigoureux sur certaines procédures statistiques bien connues sous la dénomination de \textit{test de Durbin-Watson} et de \textit{H-test}. Dans ce contexte de bruit autocorrélé, nous complétons cette étude par un ensemble de principes de déviations modérées liées à nos estimateurs. Nous abordons ensuite un équivalent en temps continu du processus autorégressif. Ce dernier est décrit par une équation différentielle stochastique et sa solution est plus connue sous le nom de \textit{processus d'Ornstein-Uhlenbeck}. Lorsque le processus d'Ornstein-Uhlenbeck est lui-même engendré par une diffusion similaire, cela nous permet de traiter la problématique de l'autocorrélation résiduelle dans le processus à temps continu. Nous inférons dès lors quelques propriétés statistiques de tels modèles, gardant pour objectif le parallèle avec le cas discret étudié dans les chapitres précédents. Enfin, le dernier chapitre est entièrement dévolu à la problématique de la stationnarité. Nous nous plaçons dans le cadre très général où le processus autorégressif possède une tendance polynomiale d'ordre $r$ tout en étant engendré par une marche aléatoire intégrée d'ordre $d$. Les résultats de convergence que nous obtenons dans un contexte d'instabilité généralisent le \textit{test de Leybourne et McCabe} et certains aspects du \textit{test KPSS}. De nombreux graphes obtenus en simulations viennent conforter les résultats que nous établissons tout au long de notre étude.