Modelling of changes in electricity end-use and their impacts on electricity distribution

The electricity distribution sector will face significant changes in the future. Increasing reliability demands will call for major network investments. At the same time, electricity end-use is undergoing profound changes. The changes include future energy technologies and other advances in the field. New technologies such as microgeneration and electric vehicles will have different kinds of impacts on electricity distribution network loads. In addition, smart metering provides more accurate electricity consumption data and opportunities to develop sophisticated load modelling and forecasting approaches. Thus, there are both demands and opportunities to develop a new type of long-term forecasting methodology for electricity distribution. The work concentrates on the technical and economic perspectives of electricity distribution. The doctoral dissertation proposes a methodology to forecast electricity consumption in the distribution networks. The forecasting process consists of a spatial analysis, clustering, end-use modelling, scenarios and simulation methods, and the load forecasts are based on the application of automatic meter reading (AMR) data. The developed long-term forecasting process produces power-based load forecasts. By applying these results, it is possible to forecast the impacts of changes on electrical energy in the network, and further, on the distribution system operator’s revenue. These results are applicable to distribution network and business planning. This doctoral dissertation includes a case study, which tests the forecasting process in practice. For the case study, the most prominent future energy technologies are chosen, and their impacts on the electrical energy and power on the network are analysed. The most relevant topics related to changes in the operating environment, namely energy efficiency, microgeneration, electric vehicles, energy storages and demand response, are discussed in more detail. The study shows that changes in electricity end-use may have radical impacts both on electrical energy and power in the distribution networks and on the distribution revenue. These changes will probably pose challenges for distribution system operators. The study suggests solutions for the distribution system operators on how they can prepare for the changing conditions. It is concluded that a new type of load forecasting methodology is needed, because the previous methods are no longer able to produce adequate forecasts.

Factor models, VARMA processes and parameter instability with applications in macroeconomics

Avec les avancements de la technologie de l'information, les données temporelles économiques et financières sont de plus en plus disponibles. Par contre, si les techniques standard de l'analyse des séries temporelles sont utilisées, une grande quantité d'information est accompagnée du problème de dimensionnalité. Puisque la majorité des séries d'intérêt sont hautement corrélées, leur dimension peut être réduite en utilisant l'analyse factorielle. Cette technique est de plus en plus populaire en sciences économiques depuis les années 90. Étant donnée la disponibilité des données et des avancements computationnels, plusieurs nouvelles questions se posent. Quels sont les effets et la transmission des chocs structurels dans un environnement riche en données? Est-ce que l'information contenue dans un grand ensemble d'indicateurs économiques peut aider à mieux identifier les chocs de politique monétaire, à l'égard des problèmes rencontrés dans les applications utilisant des modèles standards? Peut-on identifier les chocs financiers et mesurer leurs effets sur l'économie réelle? Peut-on améliorer la méthode factorielle existante et y incorporer une autre technique de réduction de dimension comme l'analyse VARMA? Est-ce que cela produit de meilleures prévisions des grands agrégats macroéconomiques et aide au niveau de l'analyse par fonctions de réponse impulsionnelles? Finalement, est-ce qu'on peut appliquer l'analyse factorielle au niveau des paramètres aléatoires? Par exemple, est-ce qu'il existe seulement un petit nombre de sources de l'instabilité temporelle des coefficients dans les modèles macroéconomiques empiriques? Ma thèse, en utilisant l'analyse factorielle structurelle et la modélisation VARMA, répond à ces questions à travers cinq articles. Les deux premiers chapitres étudient les effets des chocs monétaire et financier dans un environnement riche en données. Le troisième article propose une nouvelle méthode en combinant les modèles à facteurs et VARMA. Cette approche est appliquée dans le quatrième article pour mesurer les effets des chocs de crédit au Canada. La contribution du dernier chapitre est d'imposer la structure à facteurs sur les paramètres variant dans le temps et de montrer qu'il existe un petit nombre de sources de cette instabilité. Le premier article analyse la transmission de la politique monétaire au Canada en utilisant le modèle vectoriel autorégressif augmenté par facteurs (FAVAR). Les études antérieures basées sur les modèles VAR ont trouvé plusieurs anomalies empiriques suite à un choc de la politique monétaire. Nous estimons le modèle FAVAR en utilisant un grand nombre de séries macroéconomiques mensuelles et trimestrielles. Nous trouvons que l'information contenue dans les facteurs est importante pour bien identifier la transmission de la politique monétaire et elle aide à corriger les anomalies empiriques standards. Finalement, le cadre d'analyse FAVAR permet d'obtenir les fonctions de réponse impulsionnelles pour tous les indicateurs dans l'ensemble de données, produisant ainsi l'analyse la plus complète à ce jour des effets de la politique monétaire au Canada. Motivée par la dernière crise économique, la recherche sur le rôle du secteur financier a repris de l'importance. Dans le deuxième article nous examinons les effets et la propagation des chocs de crédit sur l'économie réelle en utilisant un grand ensemble d'indicateurs économiques et financiers dans le cadre d'un modèle à facteurs structurel. Nous trouvons qu'un choc de crédit augmente immédiatement les diffusions de crédit (credit spreads), diminue la valeur des bons de Trésor et cause une récession. Ces chocs ont un effet important sur des mesures d'activité réelle, indices de prix, indicateurs avancés et financiers. Contrairement aux autres études, notre procédure d'identification du choc structurel ne requiert pas de restrictions temporelles entre facteurs financiers et macroéconomiques. De plus, elle donne une interprétation des facteurs sans restreindre l'estimation de ceux-ci. Dans le troisième article nous étudions la relation entre les représentations VARMA et factorielle des processus vectoriels stochastiques, et proposons une nouvelle classe de modèles VARMA augmentés par facteurs (FAVARMA). Notre point de départ est de constater qu'en général les séries multivariées et facteurs associés ne peuvent simultanément suivre un processus VAR d'ordre fini. Nous montrons que le processus dynamique des facteurs, extraits comme combinaison linéaire des variables observées, est en général un VARMA et non pas un VAR comme c'est supposé ailleurs dans la littérature. Deuxièmement, nous montrons que même si les facteurs suivent un VAR d'ordre fini, cela implique une représentation VARMA pour les séries observées. Alors, nous proposons le cadre d'analyse FAVARMA combinant ces deux méthodes de réduction du nombre de paramètres. Le modèle est appliqué dans deux exercices de prévision en utilisant des données américaines et canadiennes de Boivin, Giannoni et Stevanovic (2010, 2009) respectivement. Les résultats montrent que la partie VARMA aide à mieux prévoir les importants agrégats macroéconomiques relativement aux modèles standards. Finalement, nous estimons les effets de choc monétaire en utilisant les données et le schéma d'identification de Bernanke, Boivin et Eliasz (2005). Notre modèle FAVARMA(2,1) avec six facteurs donne les résultats cohérents et précis des effets et de la transmission monétaire aux États-Unis. Contrairement au modèle FAVAR employé dans l'étude ultérieure où 510 coefficients VAR devaient être estimés, nous produisons les résultats semblables avec seulement 84 paramètres du processus dynamique des facteurs. L'objectif du quatrième article est d'identifier et mesurer les effets des chocs de crédit au Canada dans un environnement riche en données et en utilisant le modèle FAVARMA structurel. Dans le cadre théorique de l'accélérateur financier développé par Bernanke, Gertler et Gilchrist (1999), nous approximons la prime de financement extérieur par les credit spreads. D'un côté, nous trouvons qu'une augmentation non-anticipée de la prime de financement extérieur aux États-Unis génère une récession significative et persistante au Canada, accompagnée d'une hausse immédiate des credit spreads et taux d'intérêt canadiens. La composante commune semble capturer les dimensions importantes des fluctuations cycliques de l'économie canadienne. L'analyse par décomposition de la variance révèle que ce choc de crédit a un effet important sur différents secteurs d'activité réelle, indices de prix, indicateurs avancés et credit spreads. De l'autre côté, une hausse inattendue de la prime canadienne de financement extérieur ne cause pas d'effet significatif au Canada. Nous montrons que les effets des chocs de crédit au Canada sont essentiellement causés par les conditions globales, approximées ici par le marché américain. Finalement, étant donnée la procédure d'identification des chocs structurels, nous trouvons des facteurs interprétables économiquement. Le comportement des agents et de l'environnement économiques peut varier à travers le temps (ex. changements de stratégies de la politique monétaire, volatilité de chocs) induisant de l'instabilité des paramètres dans les modèles en forme réduite. Les modèles à paramètres variant dans le temps (TVP) standards supposent traditionnellement les processus stochastiques indépendants pour tous les TVPs. Dans cet article nous montrons que le nombre de sources de variabilité temporelle des coefficients est probablement très petit, et nous produisons la première évidence empirique connue dans les modèles macroéconomiques empiriques. L'approche Factor-TVP, proposée dans Stevanovic (2010), est appliquée dans le cadre d'un modèle VAR standard avec coefficients aléatoires (TVP-VAR). Nous trouvons qu'un seul facteur explique la majorité de la variabilité des coefficients VAR, tandis que les paramètres de la volatilité des chocs varient d'une façon indépendante. Le facteur commun est positivement corrélé avec le taux de chômage. La même analyse est faite avec les données incluant la récente crise financière. La procédure suggère maintenant deux facteurs et le comportement des coefficients présente un changement important depuis 2007. Finalement, la méthode est appliquée à un modèle TVP-FAVAR. Nous trouvons que seulement 5 facteurs dynamiques gouvernent l'instabilité temporelle dans presque 700 coefficients.

Processus d’identification et stratégies identitaires des Acadiens du Nouveau-Brunswick

Les Acadiens du Nouveau-Brunswick ont un parcours identitaire collectif riche en rebondissements qui les a menés vers une identité singulière solide. Ils se trouvent désormais confrontés au contexte d’une nouvelle réalité qui est la mondialisation. Depuis les dernières décennies, les changements occasionnés par la mondialisation se répercutent dans la conception même que l’on se fait du parler acadien et des pratiques culturelles acadiennes. Le chiac par exemple, auparavant stigmatisé et dévalorisé, devient maintenant porteur de valeurs identitaires modernes rattachées au mélange des cultures et à l’ouverture à l’autre. Toutefois, les contours de l’identité acadienne demeurent flous et sujets aux débats épistémologiques. La situation particulière d’un groupe qui n’a plus de territoire officiellement reconnu a une forte incidence sur les critères d’appartenance que les acteurs peuvent mobiliser pour se définir. Comment expliquer les processus d’identifications et les stratégies identitaires qui définissent l’appartenance au groupe chez les Acadiens? Partagent-ils les mêmes processus identitaires présents dans la littérature sur le sujet? Une connaissance plus approfondie des processus généraux peut-elle aider à mieux saisir et expliquer la complexité d’un groupe sensiblement diasporique dont l’identité et ses contours sont incertains? L’anthropologie en milieu acadien est presque inexistante. D’autre part, l’identité culturelle est un sujet ayant été longuement étudié et débattu, mais qui demande toujours plus de précision. Cette recherche a permis de mieux cerner de quelle façon la représentation de l’acadianité évolue en milieu minoritaire.

Purification par affinité et marquage isotopique spécifique pour études d’ARN fonctionnels

Il existe un lien étroit entre la structure tridimensionnelle et la fonction cellulaire de l’ARN. Il est donc essentiel d’effectuer des études structurales de molécules d’ARN telles que les riborégulateurs afin de mieux caractériser leurs mécanismes d’action. Une technique de choix, permettant d’obtenir de l’information structurale sur les molécules d’ARN est la spectroscopie RMN. Cette technique est toutefois limitée par deux difficultés majeures. Premièrement, la préparation d’une quantité d’ARN nécessaire à ce type d’étude est un processus long et ardu. Afin de résoudre ce problème, notre laboratoire a développé une technique rapide de purification des ARN par affinité, utilisant une étiquette ARiBo. La deuxième difficulté provient du grand recouvrement des signaux présents sur les spectres RMN de molécules d’ARN. Ce recouvrement est proportionnel à la taille de la molécule étudiée, rendant la détermination de structures d’ARN de plus de 15 kDa extrêmement complexe. La solution émergeante à ce problème est le marquage isotopique spécifique des ARN. Cependant, les protocoles élaborées jusqu’à maintenant sont très coûteux, requièrent plusieurs semaines de manipulation en laboratoire et procurent de faibles rendements. Ce mémoire présente une nouvelle stratégie de marquage isotopique spécifique d’ARN fonctionnels basée sur la purification par affinité ARiBo. Cette approche comprend la séparation et la purification de nucléotides marqués, une ligation enzymatique sur support solide, ainsi que la purification d’ARN par affinité sans restriction de séquence. La nouvelle stratégie développée permet un marquage isotopique rapide et efficace d’ARN fonctionnels et devrait faciliter la détermination de structures d’ARN de grandes tailles par spectroscopie RMN.

Return and Volatility performance comparison of Ethical and Non-ethical publicly-listed financial services companies

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Queues with postponed work under N-policy

Department of Mathematics, Cochin University of Science and Technology

ARMA modeling of time series based on rational approximation of spectral density function

This study is concerned with Autoregressive Moving Average (ARMA) models of time series. ARMA models form a subclass of the class of general linear models which represents stationary time series, a phenomenon encountered most often in practice by engineers, scientists and economists. It is always desirable to employ models which use parameters parsimoniously. Parsimony will be achieved by ARMA models because it has only finite number of parameters. Even though the discussion is primarily concerned with stationary time series, later we will take up the case of homogeneous non stationary time series which can be transformed to stationary time series. Time series models, obtained with the help of the present and past data is used for forecasting future values. Physical science as well as social science take benefits of forecasting models. The role of forecasting cuts across all fields of management-—finance, marketing, production, business economics, as also in signal process, communication engineering, chemical processes, electronics etc. This high applicability of time series is the motivation to this study.

Queues with inter- ruption in Random/ Markovian Environment

In many situations probability models are more realistic than deterministic models. Several phenomena occurring in physics are studied as random phenomena changing with time and space. Stochastic processes originated from the needs of physicists.Let X(t) be a random variable where t is a parameter assuming values from the set T. Then the collection of random variables {X(t), t ∈ T} is called a stochastic process. We denote the state of the process at time t by X(t) and the collection of all possible values X(t) can assume, is called state space

Las cicatrices del conflicto. la ausencia de reparación y reconocimiento a la asociación de familias víctimas de trujillo (AFAVIT) a la luz de la justicia transicional

La presente investigación tiene como objetivo explicar cuál es el papel de la construcción de memoria histórica por parte de la asociación de familias víctimas de Trujillo “AFAVIT” en su reconocimiento como víctimas por parte del Estado colombiano. Se pretende demostrar que la construcción de memoria histórica juega un papel fundamental como herramienta visibilizadora tanto del conflicto colombiano como medio que permite el reconocimiento por parte del Estado. Para lograr dicho fin, se hace imperativo abordar dicha problemática desde un enfoque psicosocial; adicionalmente se tendrán en cuenta entrevistas realizadas a la comunidad AFAVIT.

A novel repair model for imperfect maintenance

Commonly used repair rate models for repairable systems in the reliability literature are renewal processes, generalised renewal processes or non-homogeneous Poisson processes. In addition to these models, geometric processes (GP) are studied occasionally. The GP, however, can only model systems with monotonously changing (increasing, decreasing or constant) failure intensities. This paper deals with the reliability modelling of failure processes for repairable systems where the failure intensity shows a bathtub-type non-monotonic behaviour. A new stochastic process, i.e. an extended Poisson process, is introduced in this paper. Reliability indices are presented, and the parameters of the new process are estimated. Experimental results on a data set demonstrate the validity of the new process.

A novel repair model for imperfect maintenance

The basic repair rate models for repairable systems may be homogeneous Poisson processes, renewal processes or nonhomogeneous Poisson processes. In addition to these models, geometric processes are studied occasionally. Geometric processes, however, can only model systems with monotonously changing (increasing, decreasing or constant) failure intensity. This paper deals with the reliability modelling of the failure process of repairable systems when the failure intensity shows a bathtub type non-monotonic behaviour. A new stochastic process, an extended Poisson process, is introduced. Reliability indices and parameter estimation are presented. A comparison of this model with other repair models based on a dataset is made.

Using the web graph to influence application behaviour

The Web's link structure (termed the Web Graph) is a richly connected set of Web pages. Current applications use this graph for indexing and information retrieval purposes. In contrast the relationship between Web Graph and application is reversed by letting the structure of the Web Graph influence the behaviour of an application. Presents a novel Web crawling agent, AlienBot, the output of which is orthogonally coupled to the enemy generation strategy of a computer game. The Web Graph guides AlienBot, causing it to generate a stochastic process. Shows the effectiveness of such unorthodox coupling to both the playability of the game and the heuristics of the Web crawler. In addition, presents the results of the sample of Web pages collected by the crawling process. In particular, shows: how AlienBot was able to identify the power law inherent in the link structure of the Web; that 61.74 per cent of Web pages use some form of scripting technology; that the size of the Web can be estimated at just over 5.2 billion pages; and that less than 7 per cent of Web pages fully comply with some variant of (X)HTML.

Wavelet regression with correlated errors on a piecewise Holder class

This paper generalizes the methodology of Cat and Brown [Cai, T., Brown, L.D., 1998. Wavelet shrinkage for nonequispaced samples. The Annals of Statistics 26, 1783-1799] for wavelet shrinkage for nonequispaced samples, but in the presence of correlated stationary Gaussian errors. If the true function is a member of a piecewise Holder class, it is shown that, even for long memory errors, the rate of convergence of the procedure is almost-minimax relative to the independent and identically distributed errors case. (c) 2008 Elsevier B.V. All rights reserved.

Estimação e previsão em processos com longa dependência sazonais

Neste trabalho analisamos alguns processos com longa dependência sazonais, denotados por SARFIMA(0,D, 0)s, onde s é a sazonalidade. Os estudos de estimação e previsão estão baseados em simulações de Monte Carlo para diferentes tamanhos amostrais e diferentes sazonalidades. Para estimar o parâmetro D de diferenciação sazonal utilizamos os estimadores propostos por Geweke e Porter-Hudak (1983), Reisen (1994) e Fox e Taqqu (1986). Para os dois primeiros procedimentos de estimação consideramos seis diferentes maneiras de compor o número de regressores necessários na análise de regressão, com o intuito de melhor comparar seus desempenhos. Apresentamos um estudo sobre previsão h-passos à frente utilizando os processos SARFIMA(0,D, 0)s no qual analisamos o erro de previsão, as variâncias teórica e amostral, o vício, o pervício e o erro quadrático médio.

Modelando a volatilidade dos retornos de Petrobrás usando dados de alta frequência

O objetivo do presente trabalho é analisar as características empíricas de uma série de retornos de dados em alta freqüência para um dos ativos mais negociados na Bolsa de Valores de São Paulo. Estamos interessados em modelar a volatilidade condicional destes retornos, testando em particular a presença de memória longa, entre outros fenômenos que caracterizam este tipo de dados. Nossa investigação revela que além da memória longa, existe forte sazonalidade intradiária, mas não encontramos evidências de um fato estilizado de retornos de ações, o efeito alavancagem. Utilizamos modelos capazes de captar a memória longa na variância condicional dos retornos dessazonalizados, com resultados superiores a modelos tradicionais de memória curta, com implicações importantes para precificação de opções e de risco de mercado