Optimal alarms systems and its application to financial time series

This thesis focuses on the application of optimal alarm systems to non linear time series models. The most common classes of models in the analysis of real-valued and integer-valued time series are described. The construction of optimal alarm systems is covered and its applications explored. Considering models with conditional heteroscedasticity, particular attention is given to the Fractionally Integrated Asymmetric Power ARCH, FIAPARCH(p; d; q) model and an optimal alarm system is implemented, following both classical and Bayesian methodologies. Taking into consideration the particular characteristics of the APARCH(p; q) representation for financial time series, the introduction of a possible counterpart for modelling time series of counts is proposed: the INteger-valued Asymmetric Power ARCH, INAPARCH(p; q). The probabilistic properties of the INAPARCH(1; 1) model are comprehensively studied, the conditional maximum likelihood (ML) estimation method is applied and the asymptotic properties of the conditional ML estimator are obtained. The final part of the work consists on the implementation of an optimal alarm system to the INAPARCH(1; 1) model. An application is presented to real data series.

Channel and frequency offset estimation schemes for multicarrier systems

O presente trabalho aborda o problema da estimação de canal e da estimação de desvio de frequência em sistemas OFDM com múltiplas configurações de antenas no transmissor e no receptor. Nesta tese é apresentado o estudo teórico sobre o impacto da densidade de pilotos no desempenho da estimação de canal em sistemas OFDM e são propostos diversos algoritmos para estimação de canal e estimação de desvio de frequência em sistemas OFDM com antenas únicas no transmissor e receptor, com diversidade de transmissão e MIMO. O estudo teórico culmina com a formulação analítica do erro quadrático médio de um estimador de canal genérico num sistema OFDM que utilize pilotos dedicados, distribuidos no quadro transmitido em padrões bi-dimensionais. A formulação genérica é concretizada para o estimador bi-dimensional LS-DFT, permitindo aferir da exactidão da formulação analítica quando comparada com os valores obtidos por simulação do sistema abordado. Os algoritmos de estimação investigados tiram partido da presença de pilotos dedicados presentes nos quadros transmitidos para estimar com precisão os parâmetros pretendidos. Pela sua baixa complexidade, estes algoritmos revelam-se especialmente adequados para implementação em terminais móveis com capacidade computacional e consumo limitados. O desempenho dos algoritmos propostos foi avaliado por meio de simulação do sistema utilizado, recorrendo a modelos aceites de caracterização do canal móvel multipercurso. A comparação do seu desempenho com algoritmos de referência permitir aferir da sua validade. ABSTRACT: The present work focus on the problem of channel estimation and frequency offset estimation in OFDM systems, with different antenna configurations at both the transmitter and the receiver. This thesis presents the theoretical study of the impact of the pilot density in the performance of the channel estimation in OFDM systems and proposes several channel and frequency offset algorithms for OFDM systems with single antenna at both transmitter and receiver, with transmitter diversity and MIMO. The theoretical study results in the analytical formulation of the mean square error of a generic channel estimator for an OFDM system using dedicated pilots, distributed in the transmitted frame in two-dimensional patterns. The generic formulation is implemented for the two-dimensional LS-DFT estimator to verify the accuracy of the analytical formulation when compared with the values obtained by simulation of the discussed system. The investigated estimation algorithms take advantage of the presence of dedicated pilots present in the transmitted frames to accurately estimate the required parameters. Due to its low complexity, these algorithms are especially suited for implementation in mobile terminals with limited processing power and consumption. The performance of the proposed algorithms was evaluated by simulation of the used system, using accepted multipath mobile channel models. The comparison of its performance with the one of reference algorithms measures its validity.

Métodos robustos em geoestatística

O objectivo principal da presente tese consiste no desenvolvimento de estimadores robustos do variograma com boas propriedades de eficiência. O variograma é um instrumento fundamental em Geoestatística, pois modela a estrutura de dependência do processo em estudo e influencia decisivamente a predição de novas observações. Os métodos tradicionais de estimação do variograma não são robustos, ou seja, são sensíveis a pequenos desvios das hipóteses do modelo. Essa questão é importante, pois as propriedades que motivam a aplicação de tais métodos, podem não ser válidas nas vizinhanças do modelo assumido. O presente trabalho começa por conter uma revisão dos principais conceitos em Geoestatística e da estimação tradicional do variograma. De seguida, resumem-se algumas noções fundamentais sobre robustez estatística. No seguimento, apresenta-se um novo método de estimação do variograma que se designou por estimador de múltiplos variogramas. O método consiste em quatro etapas, nas quais prevalecem, alternadamente, os critérios de robustez ou de eficiência. A partir da amostra inicial, são calculadas, de forma robusta, algumas estimativas pontuais do variograma; com base nessas estimativas pontuais, são estimados os parâmetros do modelo pelo método dos mínimos quadrados; as duas fases anteriores são repetidas, criando um conjunto de múltiplas estimativas da função variograma; por fim, a estimativa final do variograma é definida pela mediana das estimativas obtidas anteriormente. Assim, é possível obter um estimador que tem boas propriedades de robustez e boa eficiência em processos Gaussianos. A investigação desenvolvida revelou que, quando se usam estimativas discretas na primeira fase da estimação do variograma, existem situações onde a identificabilidade dos parâmetros não está assegurada. Para os modelos de variograma mais comuns, foi possível estabelecer condições, pouco restritivas, que garantem a unicidade de solução na estimação do variograma. A estimação do variograma supõe sempre a estacionaridade da média do processo. Como é importante que existam procedimentos objectivos para avaliar tal condição, neste trabalho sugere-se um teste para validar essa hipótese. A estatística do teste é um estimador-MM, cuja distribuição é desconhecida nas condições de dependência assumidas. Tendo em vista a sua aproximação, apresenta-se uma versão do método bootstrap adequada ao estudo de observações dependentes de processos espaciais. Finalmente, o estimador de múltiplos variogramas é avaliado em termos da sua aplicação prática. O trabalho contém um estudo de simulação que confirma as propriedades estabelecidas. Em todos os casos analisados, o estimador de múltiplos variogramas produziu melhores resultados do que as alternativas usuais, tanto para a distribuição assumida, como para distribuições contaminadas.

Estimação robusta em modelos lineares de equações simultâneas

Os Modelos de Equações Simultâneas (SEM) são modelos estatísticos com muita tradição em estudos de Econometria, uma vez que permitem representar e estudar uma vasta gama de processos económicos. Os estimadores mais usados em SEM resultam da aplicação do Método dos Mínimos Quadrados ou do Método da Máxima Verosimilhança, os quais não são robustos. Em Maronna e Yohai (1997), os autores propõem formas de “robustificar” esses estimadores. Um outro método de estimação com interesse nestes modelos é o Método dos Momentos Generalizado (GMM), o qual também conduz a estimadores não robustos. Estimadores que sofrem de falta de robustez são muito inconvenientes uma vez que podem conduzir a resultados enganadores quando são violadas as hipóteses subjacentes ao modelo assumido. Os estimadores robustos são de grande valor, em particular quando os modelos em estudo são complexos, como é o caso dos SEM. O principal objectivo desta investigação foi o de procurar tais estimadores tendo-se construído um estimador robusto a que se deu o nome de GMMOGK. Trata-se de uma versão robusta do estimador GMM. Para avaliar o desempenho do novo estimador foi feito um adequado estudo de simulação e foi também feita a aplicação do estimador a um conjunto de dados reais. O estimador robusto tem um bom desempenho nos modelos heterocedásticos considerados e, nessas condições, comporta-se melhor do que os estimadores não robustos usados no estudo. Contudo, quando a análise é feita em cada equação separadamente, a especificidade de cada equação individual e a estrutura de dependência do sistema são dois aspectos que influenciam o desempenho do estimador, tal como acontece com os estimadores usuais. Para enquadrar a investigação, o texto inclui uma revisão de aspectos essenciais dos SEM, o seu papel em Econometria, os principais métodos de estimação, com particular ênfase no GMM, e uma curta introdução à estimação robusta.

Contributos para a análise estatística de séries de contagem

A análise das séries temporais de valores inteiros tornou-se, nos últimos anos, uma área de investigação importante, não só devido à sua aplicação a dados de contagem provenientes de diversos campos da ciência, mas também pelo facto de ser uma área pouco explorada, em contraste com a análise séries temporais de valores contínuos. Uma classe que tem obtido especial relevo é a dos modelos baseados no operador binomial thinning, da qual se destaca o modelo auto-regressivo de valores inteiros de ordem p. Esta classe é muito vasta, pelo que este trabalho tem como objectivo dar um contributo para a análise estatística de processos de contagem que lhe pertencem. Esta análise é realizada do ponto de vista da predição de acontecimentos, aos quais estão associados mecanismos de alarme, e também da introdução de novos modelos que se baseiam no referido operador. Em muitos fenómenos descritos por processos estocásticos a implementação de um sistema de alarmes pode ser fundamental para prever a ocorrência de um acontecimento futuro. Neste trabalho abordam-se, nas perspectivas clássica e bayesiana, os sistemas de alarme óptimos para processos de contagem, cujos parâmetros dependem de covariáveis de interesse e que variam no tempo, mais concretamente para o modelo auto-regressivo de valores inteiros não negativos com coeficientes estocásticos, DSINAR(1). A introdução de novos modelos que pertencem à classe dos modelos baseados no operador binomial thinning é feita quando se propõem os modelos PINAR(1)T e o modelo SETINAR(2;1). O modelo PINAR(1)T tem estrutura periódica, cujas inovações são uma sucessão periódica de variáveis aleatórias independentes com distribuição de Poisson, o qual foi estudado com detalhe ao nível das suas propriedades probabilísticas, métodos de estimação e previsão. O modelo SETINAR(2;1) é um processo auto-regressivo de valores inteiros, definido por limiares auto-induzidos e cujas inovações formam uma sucessão de variáveis independentes e identicamente distribuídas com distribuição de Poisson. Para este modelo estudam-se as suas propriedades probabilísticas e métodos para estimar os seus parâmetros. Para cada modelo introduzido, foram realizados estudos de simulação para comparar os métodos de estimação que foram usados.

Control of uncertain compartmental systems

Os sistemas compartimentais são frequentemente usados na modelação de diversos processos em várias áreas, tais como a biomedicina, ecologia, farmacocinética, entre outras. Na maioria das aplicações práticas, nomeadamente, aquelas que dizem respeito à administração de drogas a pacientes sujeitos a cirurgia, por exemplo, a presença de incertezas nos parâmetros do sistema ou no estado do sistema é muito comum. Ao longo dos últimos anos, a análise de sistemas compartimentais tem sido bastante desenvolvida na literatura. No entanto, a análise da sensibilidade da estabilidade destes sistemas na presença de incertezas tem recebido muito menos atenção. Nesta tese, consideramos uma lei de controlo por realimentação do estado com restrições de positividade e analisamos a sua robustez quando aplicada a sistemas compartimentais lineares e invariantes no tempo com incertezas nos parâmetros. Além disso, para sistemas lineares e invariantes no tempo com estado inicial desconhecido, combinamos esta lei de controlo com um observador do estado e a robustez da lei de controlo resultante também é analisada. O controlo do bloqueio neuromuscular por meio da infusão contínua de um relaxante muscular pode ser modelado como um sistema compartimental de três compartimentos e tem sido objecto de estudo por diversos grupos de investigação. Nesta tese, os nossos resultados são aplicados a este problema de controlo e são fornecidas estratégias para melhorar os resultados obtidos.

Contributions to the theory of maximum entropy estimation for ill-posed models

As técnicas estatísticas são fundamentais em ciência e a análise de regressão linear é, quiçá, uma das metodologias mais usadas. É bem conhecido da literatura que, sob determinadas condições, a regressão linear é uma ferramenta estatística poderosíssima. Infelizmente, na prática, algumas dessas condições raramente são satisfeitas e os modelos de regressão tornam-se mal-postos, inviabilizando, assim, a aplicação dos tradicionais métodos de estimação. Este trabalho apresenta algumas contribuições para a teoria de máxima entropia na estimação de modelos mal-postos, em particular na estimação de modelos de regressão linear com pequenas amostras, afetados por colinearidade e outliers. A investigação é desenvolvida em três vertentes, nomeadamente na estimação de eficiência técnica com fronteiras de produção condicionadas a estados contingentes, na estimação do parâmetro ridge em regressão ridge e, por último, em novos desenvolvimentos na estimação com máxima entropia. Na estimação de eficiência técnica com fronteiras de produção condicionadas a estados contingentes, o trabalho desenvolvido evidencia um melhor desempenho dos estimadores de máxima entropia em relação ao estimador de máxima verosimilhança. Este bom desempenho é notório em modelos com poucas observações por estado e em modelos com um grande número de estados, os quais são comummente afetados por colinearidade. Espera-se que a utilização de estimadores de máxima entropia contribua para o tão desejado aumento de trabalho empírico com estas fronteiras de produção. Em regressão ridge o maior desafio é a estimação do parâmetro ridge. Embora existam inúmeros procedimentos disponíveis na literatura, a verdade é que não existe nenhum que supere todos os outros. Neste trabalho é proposto um novo estimador do parâmetro ridge, que combina a análise do traço ridge e a estimação com máxima entropia. Os resultados obtidos nos estudos de simulação sugerem que este novo estimador é um dos melhores procedimentos existentes na literatura para a estimação do parâmetro ridge. O estimador de máxima entropia de Leuven é baseado no método dos mínimos quadrados, na entropia de Shannon e em conceitos da eletrodinâmica quântica. Este estimador suplanta a principal crítica apontada ao estimador de máxima entropia generalizada, uma vez que prescinde dos suportes para os parâmetros e erros do modelo de regressão. Neste trabalho são apresentadas novas contribuições para a teoria de máxima entropia na estimação de modelos mal-postos, tendo por base o estimador de máxima entropia de Leuven, a teoria da informação e a regressão robusta. Os estimadores desenvolvidos revelam um bom desempenho em modelos de regressão linear com pequenas amostras, afetados por colinearidade e outliers. Por último, são apresentados alguns códigos computacionais para estimação com máxima entropia, contribuindo, deste modo, para um aumento dos escassos recursos computacionais atualmente disponíveis.

Channel estimation and parameters acquisition systems employing cooperative diversity

This work investigates new channel estimation schemes for the forthcoming and future generation of cellular systems for which cooperative techniques are regarded. The studied cooperative systems are designed to re-transmit the received information to the user terminal via the relay nodes, in order to make use of benefits such as high throughput, fairness in access and extra coverage. The cooperative scenarios rely on OFDM-based systems employing classical and pilot-based channel estimators, which were originally designed to pointto-point links. The analytical studies consider two relaying protocols, namely, the Amplifyand-Forward and the Equalise-and-Forward, both for the downlink case. The relaying channels statistics show that such channels entail specific characteristics that comply to a proper filter and equalisation designs. Therefore, adjustments in the estimation process are needed in order to obtain the relay channel estimates, refine these initial estimates via iterative processing and obtain others system parameters that are required in the equalisation. The system performance is evaluated considering standardised specifications and the International Telecommunication Union multipath channel models.