El risc dinàmic: concepte, mesura i determinants econòmics

Aquesta tesi té la intenció de realitzar una contribució metodològica en el camp de la direcció estratègica, per mitjà de tres objectius: la revisió del concepte de risc ex post o realitzat per l'àmbit de la direcció estratègica; la concreció d'aquest concepte en una mesura de risc vàlida; i l'exploració de les possibilitats i l'interès de la descomposició del risc en diferents determinants que puguin explicar-ne la seva naturalesa. El primer objectiu es du a terme prenent com a base el concepte intuïtiu de risc i revisant la literatura en els camps més afins, especialment en la teoria comportamental de la decisió i la direcció estratègica. L'anàlisi porta a formular el risc ex post d'una activitat com el grau en què no s'han assolit els objectius per a aquesta activitat. La concreció d'aquesta definició al camp de la direcció estratègica implica que els objectius han de portar a l'obtenció de l'avantatge competitiu sostenible, el que descobreix l'interès de realitzar la mesura del risc a curt termini, és a dir, estàticament, i a llarg termini, és a dir, dinàmicament, pel que es defineix una mesura de Risc Estàtic i una altra de Risc dinàmic, respectivament. En l'anàlisi apareixen quatre dimensions conceptuals bàsiques a incorporar en les mesures: sign dependence, relativa, longitudinal i path dependence. Addicionalment, la consideració de que els resultats puguin ser cardinals o ordinals justifica que es formulin les dues mesures anteriors per a resultats cardinals i, en segon lloc, per a resultats ordinals. Les mesures de risc que es proposen sintetitzen els resultats ex post obtinguts en una mesura de centralitat relativa dels resultats, el Risc Estàtic, i una mesura de la tendència temporal dels resultats, el Risc Dinàmic. Aquesta proposta contrasta amb el plantejament tradicional dels models esperança-variància. Les mesures desenvolupades s'avaluen amb un sistema de propietats conceptuals i tècniques que s'elaboren expressament en la tesi i que permeten demostrar el seu gra de validesa i el de les mesures existents en la literatura, destacant els problemes de validesa d'aquestes darreres. També es proporciona un exemple teòric il·lustratiu de les mesures proposades que dóna suport a l'avaluació realitzada amb el sistema de propietats. Una contribució destacada d'aquesta tesi és la demostració de que les mesures de risc proposades permeten la descomposició additiva del risc si els resultats o diferencials de resultats es descomponen additivament. Finalment, la tesi inclou una aplicació de les mesures de Risc Estàtic i Dinàmic cardinals, així com de la seva descomposició, a l'anàlisi de la rendibilitat del sector bancari espanyol, en el període 1987-1999. L'aplicació il·lustra la capacitat de les mesures proposades per a analitzar la manifestació de l'avantatge competitiu, la seva evolució i naturalesa econòmica. En les conclusions es formulen possibles línees d'investigació futures.

Efficient topology estimation for large scale optical mapping

Large scale image mosaicing methods are in great demand among scientists who study different aspects of the seabed, and have been fostered by impressive advances in the capabilities of underwater robots in gathering optical data from the seafloor. Cost and weight constraints mean that lowcost Remotely operated vehicles (ROVs) usually have a very limited number of sensors. When a low-cost robot carries out a seafloor survey using a down-looking camera, it usually follows a predetermined trajectory that provides several non time-consecutive overlapping image pairs. Finding these pairs (a process known as topology estimation) is indispensable to obtaining globally consistent mosaics and accurate trajectory estimates, which are necessary for a global view of the surveyed area, especially when optical sensors are the only data source. This thesis presents a set of consistent methods aimed at creating large area image mosaics from optical data obtained during surveys with low-cost underwater vehicles. First, a global alignment method developed within a Feature-based image mosaicing (FIM) framework, where nonlinear minimisation is substituted by two linear steps, is discussed. Then, a simple four-point mosaic rectifying method is proposed to reduce distortions that might occur due to lens distortions, error accumulation and the difficulties of optical imaging in an underwater medium. The topology estimation problem is addressed by means of an augmented state and extended Kalman filter combined framework, aimed at minimising the total number of matching attempts and simultaneously obtaining the best possible trajectory. Potential image pairs are predicted by taking into account the uncertainty in the trajectory. The contribution of matching an image pair is investigated using information theory principles. Lastly, a different solution to the topology estimation problem is proposed in a bundle adjustment framework. Innovative aspects include the use of fast image similarity criterion combined with a Minimum spanning tree (MST) solution, to obtain a tentative topology. This topology is improved by attempting image matching with the pairs for which there is the most overlap evidence. Unlike previous approaches for large-area mosaicing, our framework is able to deal naturally with cases where time-consecutive images cannot be matched successfully, such as completely unordered sets. Finally, the efficiency of the proposed methods is discussed and a comparison made with other state-of-the-art approaches, using a series of challenging datasets in underwater scenarios