Fiber analysis using birefringence has been around for years but has only recently been looked at more closely under a microscope. Recent scientists have proposed methods to correct issues found with fiber analysis using birefringence, yet there has not be a defined perfect method. This research will focus on correcting previously found issues with works by Michel-Lévy and Sorensen's, as well as other scientists involved and perfecting the analysis of fiber through birefringence. The goal will be to take this research one step further into the analysis of textile fibers by RGB value analysis and birefringence. The RGB values will be analyzed in a color analysis program to compare HEX values. The cross section of the fiber will be done to receive an accurate diameter measurement of the fiber. Those RGB values and cross section diameter will then be matched to the Michel-Lévy chart and the birefringence will be determined.

The purpose of this thesis is to formulate and proof some theorems about convergences of Fourier series. In essence, we shall formulate and proof Wiener's lemma and Wiener-Lévy theorem which give us weaker conditions for absolute convergence of Fourier series. This thesis follows the classical Fourier analysis approach in a straightforward and detailed way suitable for undergraduate science students.

El trabajo consiste en el estudio de un modelo de valuación de opciones europeas de compra, el cual asume que la dinámica del precio del activo financiero subyacente está caracterizada por un proceso de Lévy simétrico. El modelo busca capturar la evidencia empírica mostrada por los precios de los activos financieros. Este modelo es trabajado en [12], artículo que será seguido de cerca. La particularidad del modelo consiste en incorporar procesos estocásticos de salto con distribuciones marginales simétricas, lo cual reproduce de manera más fiel la realidad. En este trabajo, primero se revisa en detalle los principales resultados obtenidos en [12], más precisamente, se revisa la definición de medida martingala equivalente natural en el contexto del modelo. Se estudia la existencia y unicidad de la medida martingala equivalente natural (MMEN). Luego, se usa esta medida para obtener el precio de la opción y calcular los parámetros de la distribución simétrica bajo esta medida MMEN y así obtener una fórmula generalizada tipo Black-Scholes. Además, se realizan aplicaciones con procesos de Lévy específicos tales como Varianza Gamma Simétrico, Normal Inverso Gaussiano Simétrico. Segundo, para extender las aplicaciones proporcionadas en [12], se propone una aplicación adicional. Así, se elige el proceso de Meixner Simétrico (MS) para describir la dinámica del activo subyacente y obtener el precio de la opción de compra europea en el contexto del modelo MS. Finalmente, se realiza simulaciones numéricas del precio de las opciones europeas bajo los tres modelos estudiados, para luego comparar dichos precios con el precio obtenido en el modelo clásico de Black-Scholes. / Tesis

Los modelos de colas tradicionales se concentran en el comportamiento de los clientes, desde que arriban al sistema, esperan ser atendidos, se atienden y salen del sistema. Los clientes entran y esperan a ser atendidos en una fila de espera (cola), cuando el servidor está ocupado. Siempre se asume que el servidor que se desocupa está disponible para atender al primero de la fila de espera. El presente trabajo se basa en los estudios de Kella et al. (2010) y de Wu et al. (2015), centrándose en el estudio de la carga de trabajo en el servidor, considerando llegadas, salidas, fallas y vacancias en el servidor. Esta forma de estudiar el comportamiento de la carga de trabajo en el servidor hace que el modelo aplicado se ajuste mejor a la realidad. La tesis se encuentra dividida en cinco capítulos. En el segundo capítulo, denominado Preliminares, se describe un proceso básico de colas para definir los elementos que lo componen, la terminología y la notación que usamos en un sistema de colas, luego bajo el modelo de nacimiento y muerte se desarrolla el modelo M/M/1/K, que nos muestra en forma estable e ideal las cantidades fundamentales de un sistema de colas. Finalmente, se definen las interrupciones del servicio por fallas y vacancias en el servidor. En el tercer capítulo, denominado Procesos de Lévy, se presenta la teoría de procesos estocásticos, procesos de Lévy, procesos de Lévy espectralmente positivos y colas con entradas de Lévy, las definiciones y teoremas nos permiten modelar posteriormente. En el cuarto capítulo, es donde se formula el modelo, se desarrolla el estudio de la distribución de estado estacionario, la distribución transitoria y la descomposición estocástica. En el quinto capítulo, denominado Simulación, se ilustra la simulación de la carga de trabajo basado en un proceso de Lévy de incrementos dados por una distribución gamma, la tasa de servicio permanece constante, las fallas y vacancias son procesos de renovación. En este capítulo también se muestra la caracterización del modelo, así como su respectiva media y varianza. El sexto y último capítulo presenta las conclusiones y las futuras investigaciones que se podrían realizar a partir del presente trabajo. / Tesis

本研究利用GARCH動態過程的優點捕捉匯率報酬率之異質變異與波動度叢聚性質，並以GARCH動態過程為基礎，考慮跳躍風險服從Lévy過程，再利用特徵函數與快速傅立葉轉換方法推導出GARCH-Lévy動態過程下的歐式匯率選擇權解析解。以日圓兌換美元(JPY/USD)之歐式匯率選擇權為實證資料，比較基準GARCH選擇權評價模型與GARCH-Lévy選擇權評價模型對市場真實價格的配適效果與預測能力。實證結果顯示，考慮跳躍風險為無限活躍之Lévy過程，即GARCH-VG與GARCH-NIG匯率選擇權評價模型，不論是樣本內的評價誤差或是在樣本外的避險誤差皆勝於考慮跳躍風險為有限活躍Lévy過程的GARCH-MJ匯率選擇權評價模型。整體而言，本研究發現進行匯率選擇權之評價時，GARCH-NIG匯率選擇權評價模型有較小的樣本內及樣本外評價誤差。 / In this thesis, we make use of GARCH dynamic to capture volatility clustering and heteroskedasticity in exchange rate. We consider a jump risk which follows Lévy process based on GARCH model. Furthermore, we use characteristic function and fast fourier transform to derive the currency option pricing formula under GARCH-Lévy process. We collect the JPY/USD exchange rate data for our empirical analysis and then compare the goodness of fit and prediction performance between GARCH benchmark and GARCH-Lévy currency option pricing model. The empirical results show that either in-sample pricing error or out-of-sample hedging performance, the infinite-activity Lévy process, GARCH-VG and GARCH-NIG option pricing model is better than finite-activity Lévy process, GARCH-MJ option pricing model. Overall, we find using GARCH-NIG currency option pricing model can achieve the lower in-sample and out-of sample pricing error.

On présente une nouvelle approche de simulation pour la fonction de densité conjointe du surplus avant la ruine et du déficit au moment de la ruine, pour des modèles de risque déterminés par des subordinateurs de Lévy. Cette approche s'inspire de la décomposition "Ladder height" pour la probabilité de ruine dans le Modèle Classique. Ce modèle, déterminé par un processus de Poisson composé, est un cas particulier du modèle plus général déterminé par un subordinateur, pour lequel la décomposition "Ladder height" de la probabilité de ruine s'applique aussi. La Fonction de Pénalité Escomptée, encore appelée Fonction Gerber-Shiu (Fonction GS), a apporté une approche unificatrice dans l'étude des quantités liées à l'événement de la ruine été introduite. La probabilité de ruine et la fonction de densité conjointe du surplus avant la ruine et du déficit au moment de la ruine sont des cas particuliers de la Fonction GS. On retrouve, dans la littérature, des expressions pour exprimer ces deux quantités, mais elles sont difficilement exploitables de par leurs formes de séries infinies de convolutions sans formes analytiques fermées. Cependant, puisqu'elles sont dérivées de la Fonction GS, les expressions pour les deux quantités partagent une certaine ressemblance qui nous permet de nous inspirer de la décomposition "Ladder height" de la probabilité de ruine pour dériver une approche de simulation pour cette fonction de densité conjointe. On présente une introduction détaillée des modèles de risque que nous étudions dans ce mémoire et pour lesquels il est possible de réaliser la simulation. Afin de motiver ce travail, on introduit brièvement le vaste domaine des mesures de risque, afin d'en calculer quelques unes pour ces modèles de risque. Ce travail contribue à une meilleure compréhension du comportement des modèles de risques déterminés par des subordinateurs face à l'éventualité de la ruine, puisqu'il apporte un point de vue numérique absent de la littérature. / We discuss a simulation approach for the joint density function of the surplus prior to ruin and deficit at ruin for risk models driven by Lévy subordinators. This approach is inspired by the Ladder Height decomposition for the probability of ruin of such models. The Classical Risk Model driven by a Compound Poisson process is a particular case of this more generalized one. The Expected Discounted Penalty Function, also referred to as the Gerber-Shiu Function (GS Function), was introduced as a unifying approach to deal with different quantities related to the event of ruin. The probability of ruin and the joint density function of surplus prior to ruin and deficit at ruin are particular cases of this function. Expressions for those two quantities have been derived from the GS Function, but those are not easily evaluated nor handled as they are infinite series of convolutions with no analytical closed form. However they share a similar structure, thus allowing to use the Ladder Height decomposition of the Probability of Ruin as a guiding method to generate simulated values for this joint density function. We present an introduction to risk models driven by subordinators, and describe those models for which it is possible to process the simulation. To motivate this work, we also present an application for this distribution, in order to calculate different risk measures for those risk models. An brief introduction to the vast field of Risk Measures is conducted where we present selected measures calculated in this empirical study. This work contributes to better understanding the behavior of subordinators driven risk models, as it offers a numerical point of view, which is absent in the literature.

Les limites d’échelle de grands arbres aléatoires jouent un rôle central dans cette thèse.Nous nous intéressons plus spécifiquement au comportement asymptotique de plusieurs fonctions codant des arbres de Galton-Watson conditionnés. Nous envisageons plusieurs types de conditionnements faisant intervenir différentes quantités telles que le nombre total de sommets ou le nombre total de feuilles, avec des lois de reproductions différentes.Lorsque la loi de reproduction est critique et appartient au domaine d’attraction d’uneloi stable, un phénomène d’universalité se produit : ces arbres ressemblent à un même arbre aléatoire continu, l’arbre de Lévy stable. En revanche, lorsque la criticalité est brisée, la communauté de physique théorique a remarqué que des phénomènes de condensation peuvent survenir, ce qui signifie qu’avec grande probabilité, un sommet de l’arbre a un degré macroscopique comparable à la taille totale de l’arbre. Une partie de cette thèse consiste à mieux comprendre ce phénomène de condensation. Finalement, nous étudions des configurations non croisées aléatoires, obtenues à partir d’un polygône régulier en traçant des diagonales qui ne s’intersectent pas intérieurement, et remarquons qu’elles sont étroitement reliées à des arbres de Galton-Watson conditionnés à avoir un nombre de feuilles fixé. En particulier, ce lien jette un nouveau pont entre les dissections uniformes et les arbres de Galton-Watson, ce qui permet d’obtenir d’intéressantes conséquences de nature combinatoire. / Scaling limits of large random trees play an important role in this thesis. We are more precisely interested in the asymptotic behavior of several functions coding conditioned Galton-Watson trees. We consider several types of conditioning, involving different quantities such as the total number of vertices or leaves, as well as several types of offspring distributions. When the offspring distribution is critical and belongs to the domainof attraction of a stable law, a universality phenomenon occurs: these trees look like the samecontinuous random tree, the so-called stable Lévy tree. However, when the offspring distributionis not critical, the theoretical physics community has noticed that condensation phenomenamay occur, meaning that with high probability there exists a unique vertex with macroscopicdegree comparable to the total size of the tree. The goal of one of our contributions is to graspa better understanding of this phenomenon. Last but not least, we study random non-crossingconfigurations consisting of diagonals of regular polygons, and notice that they are intimatelyrelated to Galton-Watson trees conditioned on having a fixed number of leaves. In particular,this link sheds new light on uniform dissections and allows us to obtain some interesting resultsof a combinatorial flavor.

Die vorliegende Arbeit hat nichtparametrische Schätzmethoden für diskret beobachtete Lévyprozesse zum Gegenstand. Ein Lévyprozess mit endlichen zweiten Momenten und endlicher Variation auf Kompakta wird niederfrequent beobachtet. Die Sprungdynamik wird vollständig durch das endliche signierte Maß my(dx):= x ny(dx) beschrieben. Ein lineares Funktional von my soll nichtparametrisch geschätzt werden. Im ersten Teil werden Kernschätzer konstruiert und obere Schranken für das korrespondierende Risiko bewiesen. Daraus werden Konvergenzraten unter Glattheitsannahmen an das Lévymaß hergeleitet. Für Spezialfälle werden untere Schranken bewiesen und daraus Minimax-Optimalität gefolgert. Der Schwerpunkt liegt auf dem Problem der datengetriebenen Wahl des Glättungsparameters, das im zweiten Teil untersucht wird. Da die nichtparametrische Schätzung für Lévyprozesse starke strukturelle Ähnlichkeiten mit Dichtedekonvolutionsproblemen mit unbekannter Fehlerdichte aufweist, werden beide Problemstellungen parallel diskutiert und die Methoden allgemein sowohl für Lévyprozesse als auch für Dichtedekonvolution entwickelt. Es werden Methoden der Modellwahl durch Penalisierung angewandt. Während das Prinzip der Modellwahl im üblichen Fall darauf beruht, dass die Fluktuation stochastischer Terme durch Penalisierung mit einer deterministischen Größe beschränkt werden kann, ist die Varianz im hier betrachteten Fall unbekannt und der Strafterm somit stochastisch. Das Hauptaugenmerk der Arbeit liegt darauf, Strategien zum Umgang mit dem stochastischen Strafterm zu entwickeln. Dabei ist ein modifizierter Schätzer für die charakteristische Funktion im Nenner zentral, der es erlaubt, die punktweise Kontrolle der Abweichung dieses Objects von seiner Zielgröße auf die gesamte reelle Achse zu erweitern. Für die Beweistechnik sind insbesondere Talagrand-Konzentrationsungleichungen für empirische Prozesse relevant. / This thesis deals with nonparametric estimation methods for discretely observed Lévy processes. A Lévy process X having finite variation on compact sets and finite second moments is observed at low frequency. The jump dynamics is fully described by the finite signed measure my(dx)=x ny(dx). The goal is to estimate, nonparametrically, some linear functional of my. In the first part, kernel estimators are constructed and upper bounds on the corresponding risk are provided. From this, rates of convergence are derived, under regularity assumptions on the Lévy measure. For particular cases, minimax lower bounds are proved. The rates of convergence are thus shown to be minimax optimal. The focus lies on the data driven choice of the smoothing parameter, which is being considered in the second part. Since nonparametric estimation methods for Lévy processes have strong structural similarities with with nonparametric density deconvolution with unknown error density, both fields are discussed in parallel and the concepts are developed in generality, for Lévy processes as well as for density deconvolution. The choice of the bandwidth is realized, using techniques of model selection via penalization. The principle of model selection via penalization usually relies on the fact that the fluctuation of certain stochastic quantities can be controlled by penalizing with a deterministic term. Contrarily to this, the variance is unknown in the setting investigated here and the penalty term is hence itself a stochastic quantity. It is the main concern of this thesis to develop strategies to dealing with the stochastic penalty term. The most important step in this direction will be a modified estimator of the unknown characteristic function in the denominator, which allows to make the pointwise control of this object uniform on the real line. The main technical tools involved in the arguments are concentration inequalities of Talagrand type for empirical processes.

Die vorliegende Dissertation beschäftigt sich mit der Anwendung der Theorie der großen Abweichungen auf verschiedene Fragestellungen der stochastischen Analysis und stochastischen Dynamik von Sprungprozessen. Die erste Fragestellung behandelt die erste Austrittszeit aus einem beschränkten Gebiet für eine bestimmte Klasse von Sprungdiffusionen mit exponentiell leichten Sprüngen. In Abhängigkeit von der Leichtheit des Sprungmaßes wird das asymptotische Verhalten der Verteilung und insbesondere der Erwartung der ersten Austrittszeit bestimmt wenn das Rauschen verschwindet. Dabei folgt die Verteilung der ersten Austrittszeit einem Prinzip der großen Abweichungen im Falle eines superexponentiellen Sprungmaßes. Wohingegen im subexponentiellen Fall die Verteilung einem Prinzip moderater Abweichungen genügt. In beiden Fällen wird die Asymptotik bestimmt durch eine deterministische Größe, die den minimalen Energieaufwand beschreibt, um die Sprungdiffusion einen optimalen Kontrollpfad, der zum Austritt führt, folgen zu lassen. Die zweite Fragestellung widmet sich dem Grenzverhalten gekoppelter Vorwärts-Rückwärtssysteme stochastischer Differentialgleichungen bei kleinem Rauschen. Dazu assoziiert ist eine spezielle Klasse nicht-lokaler partieller Differentialgleichungen, die auch in nicht-lokalen Modellen der Fluiddynamik eine Rolle spielen. Mithilfe eines probabilistischen Ansatzes und der Markovschen Struktur dieser Systeme wird die Konvergenz auf Ebene von Viskositätslösungen untersucht. Dabei wird ein Prinzip der großen Abweichungen für die involvierten Stochastischen Prozesse hergeleitet. / This thesis deals with applications of Large Deviations Theory to different problems of Stochastic Dynamics and Stochastic Analysis concerning Jump Processes. The first problem we address is the first exit time from a fixed bounded domain for a certain class of exponentially light jump diffusions. According to the lightness of the jump measure of the driving process, we derive, when the source of the noise vanishes, the asymptotic behavior of the law and of the expected value of first exit time. In the super-exponential regime the law of the first exit time follows a large deviations scale and in the sub-exponential regime it follows a moderate deviations one. In both regimes the first exit time is comprehended, in the small noise limit, in terms of a deterministic quantity that encodes the minimal energy the jump diffusion needs to spend in order to follow an optimal controlled path that leads to the exit. The second problem that we analyze is the small noise limit of a certain class of coupled forward-backward systems of Stochastic Differential Equations. Associated to these stochastic objects are some nonlinear nonlocal Partial Differential Equations that arise as nonlocal toy-models of Fluid Dynamics. Using a probabilistic approach and the Markov nature of these systems we study the convergence at the level of viscosity solutions and we derive a large deviations principles for the laws of the stochastic processes that are involved.

Die Schätzung von Quantilen und verwandten Funktionalen wird in zwei inversen Problemen behandelt: dem klassischen Dekonvolutionsmodell sowie dem Lévy-Modell in dem ein Lévy-Prozess beobachtet wird und Funktionale des Sprungmaßes geschätzt werden. Im einem abstrakteren Rahmen wird semiparametrische Effizienz im Sinne von Hájek-Le Cam für Funktionalschätzung in regulären, inversen Modellen untersucht. Ein allgemeiner Faltungssatz wird bewiesen, der auf eine große Klasse von statistischen inversen Problem anwendbar ist. Im Dekonvolutionsmodell beweisen wir, dass die Plugin-Schätzer der Verteilungsfunktion und der Quantile effizient sind. Auf der Grundlage von niederfrequenten diskreten Beobachtungen des Lévy-Prozesses wird im nichtlinearen Lévy-Modell eine Informationsschranke für die Schätzung von Funktionalen des Sprungmaßes hergeleitet. Die enge Verbindung zwischen dem Dekonvolutionsmodell und dem Lévy-Modell wird präzise beschrieben. Quantilschätzung für Dekonvolutionsprobleme wird umfassend untersucht. Insbesondere wird der realistischere Fall von unbekannten Fehlerverteilungen behandelt. Wir zeigen unter minimalen und natürlichen Bedingungen, dass die Plugin-Methode minimax optimal ist. Eine datengetriebene Bandweitenwahl erlaubt eine optimale adaptive Schätzung. Quantile werden auf den Fall von Lévy-Maßen, die nicht notwendiger Weise endlich sind, verallgemeinert. Mittels äquidistanten, diskreten Beobachtungen des Prozesses werden nichtparametrische Schätzer der verallgemeinerten Quantile konstruiert und minimax optimale Konvergenzraten hergeleitet. Als motivierendes Beispiel von inversen Problemen untersuchen wir ein Finanzmodell empirisch, in dem ein Anlagengegenstand durch einen exponentiellen Lévy-Prozess dargestellt wird. Die Quantilschätzer werden auf dieses Modell übertragen und eine optimale adaptive Bandweitenwahl wird konstruiert. Die Schätzmethode wird schließlich auf reale Daten von DAX-Optionen angewendet. / The estimation of quantiles and realated functionals is studied in two inverse problems: the classical deconvolution model and the Lévy model, where a Lévy process is observed and where we aim for the estimation of functionals of the jump measure. From a more abstract perspective we study semiparametric efficiency in the sense of Hájek-Le Cam for functional estimation in regular indirect models. A general convolution theorem is proved which applies to a large class of statistical inverse problems. In particular, we consider the deconvolution model, where we prove that our plug-in estimators of the distribution function and of the quantiles are efficient. In the nonlinear Lévy model based on low-frequent discrete observations of the Lévy process, we deduce an information bound for the estimation of functionals of the jump measure. The strong relationship between the Lévy model and the deconvolution model is given a precise meaning. Quantile estimation in deconvolution problems is studied comprehensively. In particular, the more realistic setup of unknown error distributions is covered. Under minimal and natural conditions we show that the plug-in method is minimax optimal. A data-driven bandwidth choice yields optimal adaptive estimation. The concept of quantiles is generalized to the possibly infinite Lévy measures by considering left and right tail integrals. Based on equidistant discrete observations of the process, we construct a nonparametric estimator of the generalized quantiles and derive minimax convergence rates. As a motivating financial example for inverse problems, we empirically study the calibration of an exponential Lévy model for asset prices. The estimators of the generalized quantiles are adapted to this model. We construct an optimal adaptive quantile estimator and apply the procedure to real data of DAX-options.