Submitted by Basiliki Theophane Calochorios Litvac (basiliki.litvac@gmail.com) on 2013-03-06T22:27:11Z No. of bitstreams: 1 dissertacao_Basiliki_final_rev.pdf: 681459 bytes, checksum: 86dfce2ca595dfd933509d266c084a2d (MD5) / Approved for entry into archive by Suzinei Teles Garcia Garcia (suzinei.garcia@fgv.br) on 2013-03-07T12:53:10Z (GMT) No. of bitstreams: 1 dissertacao_Basiliki_final_rev.pdf: 681459 bytes, checksum: 86dfce2ca595dfd933509d266c084a2d (MD5) / Made available in DSpace on 2013-03-07T13:14:10Z (GMT). No. of bitstreams: 1 dissertacao_Basiliki_final_rev.pdf: 681459 bytes, checksum: 86dfce2ca595dfd933509d266c084a2d (MD5) Previous issue date: 2013-02-05 / Este trabalho tem por objetivo avaliar para o caso brasileiro uma das mais importantes propriedades esperadas de um núcleo: ser um bom previsor da inflação plena futura. Para tanto, foram utilizados como referência para comparação dois modelos construídos a partir das informações mensais do IPCA e seis modelos VAR referentes a cada uma das medidas de núcleo calculadas pelo Banco Central do Brasil. O desempenho das previsões foi avaliado pela comparação dos resultados do erro quadrático médio e pela aplicação da metodologia de Diebold-Mariano (1995) de comparação de modelos. Os resultados encontrados indicam que o atual conjunto de medidas de núcleos calculado pelo Banco Central não atende pelos critérios utilizados neste trabalho a essa característica desejada. / This paper aims at evaluating one of the most important desirable properties of a core inflation measure: to be a better predictor of headline inflation over the future. To achieve this goal, two benchmark models using monthly IPCA data were compared with six VAR models for each one of the core measures calculated by the Brazilian Central Bank. The forecasting performance was evaluated comparing the mean square error and by the Diebold-Mariano (1995) test for predictive accuracy. The evidence found indicates that the current set of core inflation measures calculated by the Central Bank does fulfill this desired property.

Government fiscal and monetary policy has long been based on the theory that was neither proven nor refuted since its origination. The original form of the Phillips curve has undergone significant modifications but its relevance remains questionable. This thesis examines the correlation between inflation and unemployment observed in the Czech Republic and Germany over the last twenty years. The validity of the theory is tested by advanced methods of time series analysis in the R environment. All the variables are gradually tested which results in the assessment of the correlation between the time series. The outcome of the testing is presented for both countries and a comparison at international level is drawn. Is is discovered that both of the countries have dependencies in their data. Czech republic has significant dependency in both ways, for Germany is the dependency significantly weaker and only in one way.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / The study of Brazilian real estate market, it s getting importance over time. In this sense the compression of how the Brazilian real estate market works, just like the relations between the investment options are important to investors to know better the risk of those assets. Thus, a Vector Autoregressive Model was used to analyze the short term relations between Brazilian real estate assets, general market and the Brazil Risk. The same way, was modeled an ordinary least square linear regression to identify the macroeconomic determinants of house price returns. The data used was for real estate investment trusts, the IFIX index, to real estate stocks was used the IMOB index, to the overall market we use the Ibovespa index and to represent the Brazil Risk, was used the EMBI+BR index. The research demonstrate an information transmission between the Brazil Risk and the financial assets of real estate market shows a positive relation with the overall market. Complementary to this, the returns of house properties prices had as macroeconomic determinants the interest rates and inflation index. / O estudo do mercado de Real Estate brasileiro, esta cada vez mais em voga. Neste sentido a compreensão de como o mercado imobiliário brasileiro funciona, assim como a relação entre as opções de investimento imobiliário são importantes para que os investidores tenham maior conhecimento de como se relacionam dinamicamente no tempo estes ativos. Para isso, foi utilizado um modelo de Vetor Autoregressivo, para analisar a relação de transmissão de informação no curto prazo entre os ativos do mercado imobiliário brasileiro, o mercado em geral e o Risco Brasil. Assim como, foi modelada uma regressão linear de mínimos quadrados para a identificação dos determinantes macroeconômicos dos retornos dos preços de imóveis residenciais. Desta maneira os dados utilizados tem origem de fundos imobiliários, onde será usada a proxy índice IFIX; ações das empresas do setor imobiliário com a proxy índice IMOB; e o Ibovespa como proxy de mercado, assim como o índice FIPEZAP como proxy de preços de imóveis residenciais e o índice EMBI + BR para o Risco Brasil. A pesquisa demonstrou a existência de transmissão de informação entre o Risco Brasil e os ativos financeiros do mercado imobiliário, assim como uma relação positiva entre estes ativos e o mercado em geral. Da mesma maneira demonstrou que para os retornos de imóveis residenciais, macroeconomicamente os determinantes vem das taxas de juros e inflação.

Dans cette thèse, nous étudions l’estimation de modèles autorégressif-moyenne mobile<p>vectoriels ou VARMA, `a coefficients dépendant du temps, et avec une matrice de covariance<p>des innovations dépendant du temps. Ces modèles sont appel´es tdVARMA. Les éléments<p>des matrices des coefficients et de la matrice de covariance sont des fonctions déterministes<p>du temps dépendant d’un petit nombre de paramètres. Une première partie de la thèse<p>est consacrée à l’étude des propriétés asymptotiques de l’estimateur du quasi-maximum<p>de vraisemblance gaussienne. La convergence presque sûre et la normalité asymptotique<p>de cet estimateur sont démontrées sous certaine hypothèses vérifiables, dans le cas o`u les<p>coefficients dépendent du temps t mais pas de la taille des séries n. Avant cela nous considérons les propriétés asymptotiques des estimateurs de modèles non-stationnaires assez<p>généraux, pour une fonction de pénalité générale. Nous passons ensuite à l’application de<p>ces théorèmes en considérant que la fonction de pénalité est la fonction de vraisemblance<p>gaussienne (Chapitre 2). L’étude du comportement asymptotique de l’estimateur lorsque<p>les coefficients du modèle dépendent du temps t et aussi de n fait l’objet du Chapitre 3.<p>Dans ce cas, nous utilisons une loi faible des grands nombres et un théorème central limite<p>pour des tableaux de différences de martingales. Ensuite, nous présentons des conditions<p>qui assurent la consistance faible et la normalité asymptotique. Les principaux<p>résultats asymptotiques sont illustrés par des expériences de simulation et des exemples<p>dans la littérature. La deuxième partie de cette thèse est consacrée à un algorithme qui nous<p>permet d’évaluer la fonction de vraisemblance exacte d’un processus tdVARMA d’ordre (p, q) gaussien. Notre algorithme est basé sur la factorisation de Cholesky d’une matrice<p>bande partitionnée. Le point de départ est une généralisation au cas multivarié de Mélard<p>(1982) pour évaluer la fonction de vraisemblance exacte d’un modèle ARMA(p, q) univarié. Aussi, nous utilisons quelques résultats de Jonasson et Ferrando (2008) ainsi que les programmes Matlab de Jonasson (2008) dans le cadre d’une fonction de vraisemblance<p>gaussienne de modèles VARMA à coefficients constants. Par ailleurs, nous déduisons que<p>le nombre d’opérations requis pour l’évaluation de la fonction de vraisemblance en fonction de p, q et n est approximativement le double par rapport à un modèle VARMA à coefficients<p>constants. L’implémentation de cet algorithme a été testée en comparant ses résultats avec<p>d’autres programmes et logiciels très connus. L’utilisation des modèles VARMA à coefficients<p>dépendant du temps apparaît particulièrement adaptée pour la dynamique de quelques<p>séries financières en mettant en évidence l’existence de la dépendance des paramètres en<p>fonction du temps.<p> / Doctorat en Sciences / info:eu-repo/semantics/nonPublished

The thesis tries to explain different nature of the dynamics during the upward and downward part of the last house price cycle in Spain, characterized by important rigidities. Covered bonds are introduced as an instrument which may accelerate a house price boom, while it may also serve as a source of correction to overvalued house prices in downturn. In a serious economic stress, lack of investment opportunities motivates investors to buy the covered bonds due to the strong guarantees provided, which may in turn help to revitalize the credit and housing markets. To address such regime shift, house price dynamics is modelled within a framework of mutually related house price, credit and business cycles using smooth transition vector autoregressive model. Linear behaviour of such system is rejected, indicating the need to model house prices in a nonlinear framework. Also, importance of modelling house prices in the context of credit and business cycles is confirmed. Possible causality from issuance of covered bonds to house price dynamics was identified in this nonlinear structure. Finally, threat to financial stability resulting from rising asset encumbrance both in the upward and downward part of the house price cycle was identified, stressing the need to model impact of the covered bonds on house prices in...

Aktuelle Affektforschung betont die Bedeutung mikrolängsschnittlicher Daten für das Verstehen täglichen affektiven Funktionierens, da sie es erlauben affektive Dynamiken und potentiell zugrunde liegende Prozesse zu beschreiben. Dynamische Längsschnittmodelle werden entsprechend attraktiver. In dieser Dissertation komme ich Forderungen nach einer Integration kontextueller Informationen in die Untersuchung täglichen affektiven Funktionierens nach. Speziell modifiziere ich populäre dynamische Modelle so, dass sie kontextuelle Variationen einbeziehen. In einem ersten Beitrag werden Personen als in Kontexte eingebettet begriffen. Der vorgeschlagene Ansatz der festen moderierten Zeitreihenanalyse berücksichtigt systemische Reaktionen auf kontextuelle Veränderungen, indem Veränderungen in allen Parametern eines dynamischen Zeitreihenmodells auf kontextuelle Veränderungen bedingt schätzt werden. Kontextuelle Veränderungen werden als bekannt und assoziierte Parameterveränderungen als deterministisch behandelt. Folglich sind Modellspezifikation und -schätzung erleichtert und in kleineren Stichproben praktikabel. Es sind allerdings Informationen über den Einfluss kontextueller Faktoren erforderlich. Anwendbar auf einzelne Personen erlaubt der Ansatz die uneingeschränkte Exploration interindividueller Unterschiede in kontextualisierten affektiven Dynamiken. In einem zweiten Beitrag werden Personen als mit Kontexten interagierend begriffen. Ich implementiere eine Prozessperspektive auf kontextuelle Schwankungen, die die Dynamiken täglicher Ereignisse über autoregressive Modelle mit Poisson Messfehler abbildet. Die Kombination von Poisson und Gaußscher autoregressiver Modellierung erlaubt eine Formalisierung des dynamischen Zusammenspiels kontextueller und affektiver Prozesse. Die Modelle sind hierarchisch aufgesetzt und erfassen so interindividuelle Unterschiede in intraindividuellen Dynamiken. Die Schätzung erfolgt über simulationsbasierte Verfahren der Bayesschen Statistik. / Recent affect research stresses the importance of micro-longitudinal data for understanding daily affective functioning, as they allow describing affective dynamics and potentially underlying processes. Accordingly, dynamic longitudinal models get increasingly promoted. In this dissertation, I address calls for an integration of contextual information into the study of daily affective functioning. Specifically, I modify popular dynamic models so that they incorporate contextual changes. In a first contribution, individuals are characterized as embedded in contexts. The proposed approach of fixed moderated time series analysis accounts for systemic reactions to contextual changes by estimating change in all parameters of a dynamic time series model conditional on contextual changes. It thus treats contextual changes as known and related parameter changes as deterministic. Consequently, model specification and estimation are facilitated and feasible in smaller samples, but information on which and how contextual factors matter is required. Applicable to single individuals, the approach permits an unconstrained exploration of inter-individual differences in contextualized affective dynamics. In a second contribution, individuals are characterized as interacting reciprocally with contexts. Implementing a process perspective on contextual changes, I model the dynamics of daily events using autoregressive models with Poisson measurement error. Combining Poisson and Gaussian autoregressive models can formalize the dynamic interplay between contextual and affective processes. It thereby distinguishes not only unique from joint dynamics, but also affective reactivity from situation selection, evocation, or anticipation. The models are set up as hierarchical to capture inter-individual differences in intra-individual dynamics. Estimation is carried out via simulation-based techniques in the Bayesian framework.

Statistics / M. Sc. (Statistics)

Le premier chapitre examine les caractéristiques statistiques à long terme des rendements financiers en France et aux USA. Les propriétés des différents actifs font apparaître qu’à long terme les actions procurent un risque sensiblement moins élevé. En outre, les propriétés de retour à la moyenne des actions justifient qu’elles soient utilisées dans une stratégie de cycle de vie comme « option par défaut » de plans d’épargne retraite. Le chapitre deux fournit une explication au débat sur l'hypothèse d’efficience des marchés. La cause du débat est souvent attribuée à la petite taille des échantillons et à la faible puissance des tests statistiques dédiés. Afin de contourner ce problème, nous utilisons l'approche développée par Campbell et Viceira (2005) qui utilisent une méthode VAR pour mettre en évidence l’existence de retour vers la moyenne dans le cours des actifs risqués.Le troisième chapitre évalue la vitesse de convergence des cours des actions. Un moyen classique pour caractériser la vitesse de retour vers la moyenne est la « demi-vie ». En comparant les indices boursiers de quatre pays développés (États-Unis, Royaume-Uni, France et Japon) sur la période 1950-2014, nous établissons une vitesse de convergence significative, avec une demi-vie entre 4,0 et 5,8 ans.Le dernier chapitre présente les résultats d'un modèle conçu pour étudier les interactions entre la démographie et les régimes de retraite. Afin d’étudier les risques inhérents à l’utilisation des revenus du capital pour financer les retraites, nous utilisons un « Trending OU process » au lieu d’un MBG classique pour modéliser les rendements. Pour un épargnant averse au risque le marché pourrait concurrencer les régimes par répartition. / Chapter one examines the long run statistical characteristics of financial returns in France and the USA for selected assets. This study clearly shows that the returns’ distributions diverge from the Gaussian strategy as regards longholding periods. Thereafter we analyze the consequences of the non-Gaussian nature of stock returns on default-option retirement plans.Chapter two provides a reasonable explanation to the strong debate on the Efficient Market Hypothesis. The cause of the debate is often attributed to small sample sizes in combination with statistical tests for mean reversion that lackpower. In order to bypass this problem, we use the approach developed by Campbell and Viceira (2005) who have settled a vectorial autoregressive methodology (VAR) to measure the mean reversion of asset returns.The third chapter evaluates the speed of convergence of stock prices. A convenient way to characterize the speed of mean reversion is the half-life. Comparing the stock indexes of four developed countries (US, UK, France and Japan) during the period 1950-2014, we establish significant mean reversion, with a half-life lying between 4,0 and 5,8 years.The final chapter provides some results from a model built in order to study the linked impacts of demography and economy on the French pension scheme. In order to reveal the risks that are contained in pension fund investment, we use a Trending Ornstein-Uhlenbeck process instead of the typical GBM for modeling stock returns. We find that funded scheme returns, net of management fees, are slightly lower thanthe PAYG internal rate of return.

[ES] La presente tesis doctoral propone la arquitectura de un sistema de Geo-visualización Espaciotemporal de actividad delictiva y criminal, para ser aplicada a Sistemas de Comando y Control (C2S) específicamente dentro de sus Sistemas de Información de Comando y Control (C2IS). El sistema de Geo-visualización Espaciotemporal se basa en el análisis masivo de datos reales de actividad delictiva, proporcionado por la Policía Nacional Colombiana (PONAL) y está compuesto por dos aplicaciones diferentes: la primera permite al usuario geo-visualizar espaciotemporalmente de forma dinámica, las concentraciones, tendencias y patrones de movilidad de esta actividad dentro de la extensión de área geográfica y el rango de fechas y horas que se precise, lo cual permite al usuario realizar análisis e interpretaciones y tomar decisiones estratégicas de acción más acertadas; la segunda aplicación permite al usuario geo-visualizar espaciotemporalmente las predicciones de la actividad delictiva en periodos continuos y cortos a modo de tiempo real, esto también dentro de la extensión de área geográfica y el rango de fechas y horas de elección del usuario. Para estas predicciones se usaron técnicas clásicas y técnicas de Machine Learning (incluido el Deep Learning), adecuadas para el pronóstico en multiparalelo de varios pasos de series temporales multivariantes con datos escasos. Las dos aplicaciones del sistema, cuyo desarrollo se muestra en esta tesis, están realizadas con métodos novedosos que permitieron lograr estos objetivos de efectividad a la hora de detectar el volumen y los patrones y tendencias en el desplazamiento de dicha actividad, mejorando así la conciencia situacional, la proyección futura y la agilidad y eficiencia en los procesos de toma de decisiones, particularmente en la gestión de los recursos destinados a la disuasión, prevención y control del delito, lo cual contribuye a los objetivos de ciudad segura y por consiguiente de ciudad inteligente, dentro de arquitecturas de Sistemas de Comando y Control (C2S) como en el caso de los Centros de Comando y Control de Seguridad Ciudadana de la PONAL. / [CA] Aquesta tesi doctoral proposa l'arquitectura d'un sistema de Geo-visualització Espaitemporal d'activitat delictiva i criminal, per ser aplicada a Sistemes de Comandament i Control (C2S) específicament dins dels seus Sistemes d'informació de Comandament i Control (C2IS). El sistema de Geo-visualització Espaitemporal es basa en l'anàlisi massiva de dades reals d'activitat delictiva, proporcionada per la Policia Nacional Colombiana (PONAL) i està composta per dues aplicacions diferents: la primera permet a l'usuari geo-visualitzar espaitemporalment de forma dinàmica, les concentracions, les tendències i els patrons de mobilitat d'aquesta activitat dins de l'extensió d'àrea geogràfica i el rang de dates i hores que calgui, la qual cosa permet a l'usuari fer anàlisis i interpretacions i prendre decisions estratègiques d'acció més encertades; la segona aplicació permet a l'usuari geovisualitzar espaciotemporalment les prediccions de l'activitat delictiva en períodes continus i curts a mode de temps real, això també dins l'extensió d'àrea geogràfica i el rang de dates i hores d'elecció de l'usuari. Per a aquestes prediccions es van usar tècniques clàssiques i tècniques de Machine Learning (inclòs el Deep Learning), adequades per al pronòstic en multiparal·lel de diversos passos de sèries temporals multivariants amb dades escasses. Les dues aplicacions del sistema, el desenvolupament de les quals es mostra en aquesta tesi, estan realitzades amb mètodes nous que van permetre assolir aquests objectius d'efectivitat a l'hora de detectar el volum i els patrons i les tendències en el desplaçament d'aquesta activitat, millorant així la consciència situacional , la projecció futura i l'agilitat i eficiència en els processos de presa de decisions, particularment en la gestió dels recursos destinats a la dissuasió, prevenció i control del delicte, la qual cosa contribueix als objectius de ciutat segura i per tant de ciutat intel·ligent , dins arquitectures de Sistemes de Comandament i Control (C2S) com en el cas dels Centres de Comandament i Control de Seguretat Ciutadana de la PONAL. / [EN] This doctoral thesis proposes the architecture of a Spatiotemporal Geo-visualization system of criminal activity, to be applied to Command and Control Systems (C2S) specifically within their Command and Control Information Systems (C2IS). The Spatiotemporal Geo-visualization system is based on the massive analysis of real data of criminal activity, provided by the Colombian National Police (PONAL) and is made up of two different applications: the first allows the user to dynamically geo-visualize spatiotemporally, the concentrations, trends and patterns of mobility of this activity within the extension of the geographic area and the range of dates and times that are required, which allows the user to carry out analyses and interpretations and make more accurate strategic action decisions; the second application allows the user to spatially visualize the predictions of criminal activity in continuous and short periods like in real time, this also within the extension of the geographic area and the range of dates and times of the user's choice. For these predictions, classical techniques and Machine Learning techniques (including Deep Learning) were used, suitable for multistep multiparallel forecasting of multivariate time series with sparse data. The two applications of the system, whose development is shown in this thesis, are carried out with innovative methods that allowed achieving these effectiveness objectives when detecting the volume and patterns and trends in the movement of said activity, thus improving situational awareness, the future projection and the agility and efficiency in the decision-making processes, particularly in the management of the resources destined to the dissuasion, prevention and control of crime, which contributes to the objectives of a safe city and therefore of a smart city, within architectures of Command and Control Systems (C2S) as in the case of the Citizen Security Command and Control Centers of the PONAL. / Salcedo González, ML. (2023). Arquitectura de un sistema de geo-visualización espacio-temporal de actividad delictiva, basada en el análisis masivo de datos, aplicada a sistemas de información de comando y control (C2IS) [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/192685