Generadores ScalaCheck para property-based testing de programas Spark y Spark Streaming

En los últimos años hemos sido testigos de la expansión del paradigma big data a una velocidad vertiginosa. Los cambios en este campo, nos permiten ampliar las áreas a tratar; lo que a su vez implica una mayor complejidad de los sistemas software asociados a estas tareas, como sucede en sistemas de monitorización o en el Internet de las Cosas (Internet of Things). Asimismo, la necesidad de implementar programas cada vez robustos y eficientes, es decir, que permitan el cómputo de datos a mayor velocidad y de los se obtengan información relevante, ahorrando costes y tiempo, ha propiciado la necesidad cada vez mayor de herramientas que permitan evaluar estos programas. En este contexto, el presente proyecto se centra en extender la herramienta sscheck. Sscheck permite la generación de casos de prueba basados en propiedades de programas escritos en Spark y Spark Streaming. Estos lenguajes forman parte de un mismo marco de código abierto para la computación distribuida en clúster. Dado que las pruebas basadas en propiedades generan datos aleatorios, es difícil reproducir los problemas encontrados en una cierta sesion; por ello, la extensión se centrará en cargar y guardar casos de test en disco mediante el muestreo de datos desde colecciones mayores.

Semántica de simulación para relaciones de conformidad

Esta tesis trata de las llamadas relaciones de conformidad que pueden darse entre dos sistemas cualesquiera, especificación e implementación. Como novedad introduce el uso de técnicas coinductivas para la definición de iocos, una relación de conformidad capaz de distinguir el contexto local de ejecución de un proceso. Al constituir iocos la parte central de una nueva teoría de Model Based Testing (MBT), se precisa de una descripción formal de los sistemas en juego; esto se lleva a cabo en primera instancia mediante sistemas de transiciones etiquetadas y posteriormente mediante un enfoque más abstracto, un álgebra de procesos. Las teorías de testing tienen por objeto confirmar las relaciones de conformidad mediante la ejecución de un conjunto de tests sobre un sistema –la implementación– cuya estructura interna se desconoce. Particularmente los beneficios de un enfoque MBT son inmediatos, ya que la generación de los tests puede abordarse de manera sistemática una vez se disponga de un modelo formal de la especificación, lo que contribuye a eliminar el error imputable al factor humano; esto se logra dando un algoritmo generador de tests que toma cono entrada una especificación y produce un conjunto de tests, posiblemente infinito, suficientemente representativo para asegurar la relación de conformidad. Este enfoque inicial, conocido como testing offline o testing estático, es mejorado para ganar en eficiencia evitando un alto consumo en recursos tanto de tiempo como de memoria mediante la técnica de testing online o testing dinámico, donde ambos pasos de generación y ejecución se ejecutan de manera alternada...

ϕ-Divergence Based Procedure for Parametric Change-Point Problems

This paper studies the change-point problem for a general parametric, univariate or multivariate family of distributions. An information theoretic procedure is developed which is based on general divergence measures for testing the hypothesis of the existence of a change. For comparing the exact sizes of the new test-statistic using the criterion proposed in Dale (J R Stat Soc B 48–59, 1986), a simulation study is performed for the special case of exponentially distributed random variables. A complete study of powers of the test-statistics and their corresponding relative local efficiencies, is also considered.

Modelling and testing volatility spillovers in oil and financial markets for USA, UK and China

The primary purpose of the paper is to analyze the conditional correlations, conditional covariances, and co-volatility spillovers between international crude oil and associated financial markets. The paper investigates co-volatility spillovers (namely, the delayed effect of a returns shock in one physical or financial asset on the subsequent volatility or co-volatility in another physical or financial asset) between the oil and financial markets. The oil industry has four major regions, namely North Sea, USA, Middle East, and South-East Asia. Associated with these regions are two major financial centers, namely UK and USA. For these reasons, the data to be used are the returns on alternative crude oil markets, returns on crude oil derivatives, specifically futures, and stock index returns in UK and USA. The paper will also analyze the Chinese financial markets, where the data are more recent. The empirical analysis will be based on the diagonal BEKK model, from which the conditional covariances will be used for testing co-volatility spillovers, and policy recommendations. Based on these results, dynamic hedging strategies will be suggested to analyze market fluctuations in crude oil prices and associated financial markets.