Weak Form Tests of Efficient Market Hypothesis: Evidence from CEE-Countries and Russian Stock Markets

Tämän tutkielman tavoitteena on selvittää Venäjän, Slovakian, Tsekin, Romanian, Bulgarian, Unkarin ja Puolan osakemarkkinoiden heikkojen ehtojen tehokkuutta. Tämä tutkielma on kvantitatiivinen tutkimus ja päiväkohtaiset indeksin sulkemisarvot kerättiin Datastreamin tietokannasta. Data kerättiin pörssien ensimmäisestä kaupankäyntipäivästä aina vuoden 2006 elokuun loppuun saakka. Analysoinnin tehostamiseksi dataa tutkittiin koko aineistolla, sekä kahdella aliperiodilla. Osakemarkkinoiden tehokkuutta on testattu neljällä tilastollisella metodilla, mukaan lukien autokorrelaatiotesti ja epäparametrinen runs-testi. Tavoitteena on myös selvittääesiintyykö kyseisillä markkinoilla viikonpäiväanomalia. Viikonpäiväanomalian esiintymistä tutkitaan käyttämällä pienimmän neliösumman menetelmää (OLS). Viikonpäiväanomalia on löydettävissä kaikilta edellä mainituilta osakemarkkinoilta paitsi Tsekin markkinoilta. Merkittävää, positiivista tai negatiivista autokorrelaatiota, on löydettävissä kaikilta osakemarkkinoilta, myös Ljung-Box testi osoittaa kaikkien markkinoiden tehottomuutta täydellä periodilla. Osakemarkkinoiden satunnaiskulku hylätään runs-testin perusteella kaikilta muilta paitsi Slovakian osakemarkkinoilla, ainakin tarkastellessa koko aineistoa tai ensimmäistä aliperiodia. Aineisto ei myöskään ole normaalijakautunut minkään indeksin tai aikajakson kohdalla. Nämä havainnot osoittavat, että kyseessä olevat markkinat eivät ole heikkojen ehtojen mukaan tehokkaita

Testing Weak-Form Efficiency of the Chinese Stock Market

Tämän tutkielman tavoitteena on tarkastella Kiinan osakemarkkinoiden tehokkuutta ja random walk -hypoteesin voimassaoloa. Tavoitteena on myös selvittää esiintyykö viikonpäiväanomalia Kiinan osakemarkkinoilla. Tutkimusaineistona käytetään Shanghain osakepörssin A-sarjan,B-sarjan ja yhdistelmä-sarjan ja Shenzhenin yhdistelmä-sarjan indeksien päivittäisiä logaritmisoituja tuottoja ajalta 21.2.1992-30.12.2005 sekä Shenzhenin osakepörssin A-sarjan ja B-sarjan indeksien päivittäisiä logaritmisoituja tuottoja ajalta 5.10.1992-30.12.2005. Tutkimusmenetelminä käytetään neljä tilastollista menetelmää, mukaan lukien autokorrelaatiotestiä, epäparametrista runs-testiä, varianssisuhdetestiä sekä Augmented Dickey-Fullerin yksikköjuuritestiä. Viikonpäiväanomalian esiintymistä tutkitaan käyttämällä pienimmän neliösumman menetelmää (OLS). Testejä tehdään sekä koko aineistolla että kolmella erillisellä ajanjaksolla. Tämän tutkielman empiiriset tulokset tukevat aikaisempia tutkimuksia Kiinan osakemarkkinoiden tehottomuudesta. Lukuun ottamatta yksikköjuuritestien saatuja tuloksia, autokorrelaatio-, runs- ja varianssisuhdetestien perusteella random walk-hypoteesi hylättiin molempien Kiinan osakemarkkinoiden kohdalla. Tutkimustulokset osoittavat, että molemmilla osakepörssillä B-sarjan indeksien käyttäytyminenon ollut huomattavasti enemmän random walk -hypoteesin vastainen kuin A-sarjan indeksit. Paitsi B-sarjan markkinat, molempien Kiinan osakemarkkinoiden tehokkuus näytti myös paranevan vuoden 2001 markkinabuumin jälkeen. Tutkimustulokset osoittavat myös viikonpäiväanomalian esiintyvän Shanghain osakepörssillä, muttei kuitenkaan Shenzhenin osakepörssillä koko tarkasteluajanjaksolla.

Potentiometric titration as a method of determining the stoichiometric dissociation constants of weak acids from the thermodynamic dissociation constants of aqueous solutions at 298.15 K

The simple single-ion activity coefficient equation originating from the Debye-Hückel theory was used to determine the thermodynamic and stoichiometric dissociation constants of weak acids from data concerning galvanic cells. Electromotive force data from galvanic cells without liquid junctions, which was obtained from literature, was studied in conjuction with the potentiometric titration data relating to aqueous solutions at 298.15 K. The dissociation constants of weak acids could be determined by the presented techniques and almost all the experimental data studied could be interpreted within the range of experimental error. Potentiometric titration has been used here and the calculation methods were developed to obtain the thermodynamic and stoichiometric dissociation constants of some weak acids in aqueous solutions at 298.15 K. The ionic strength of titrated solutions were adjusted using an inert electrolyte, namely, sodium or potassium chloride. Salt content alonedetermines the ionic strength. The ionic strength of the solutions studied varied from 0.059 mol kg-1 to 0.37 mol kg-1, and in some cases up to 1.0 mol kg-1. The following substances were investigated using potentiometric titration: aceticacid, propionic acid, L-aspartic acid, L-glutamic acid and bis(2,2-dimethyl-3-oxopropanol) amine.

Evaluation of GPRS Radio Link Control Layer in Weak RF Field

General Packet Radio Service (GPRS) mahdollistaa pakettimuotoisen tiedonsiirron GSM-verkossa. Se tarjoaa yhteyden pakettidataverkkoihin, nostaen samalla tiedonsiirtonopeutta radiorajapinnassa. Radioresurssit ovat varattuna vain silloin kun on jotain lähetettävää, tehden täten radioresurssien käytön paljon tehokkaammaksi. Tämä diplomityö keskittyy GPRS protokollaan ja erityisesti sen datapinossa olevaan Radio Link Control (RLC) kerrokseen. RLC-kerros huolehtii GPRS- puhelimen ja tukiaseman välisen yhteyden luotettavuudesta. Työn tavoitteena on tutkia RLC-kerroksen toiminnallisuutta ja sen luotettavuutta heikossa kentässä, sekä selvittää heikon kentän vaikutusta uudelleenlähetyksiin. Työn tuloksena saadaan arvio signaalin voimakkuuden sekä uudelleen lähetysten vaikutuksesta GPRS:n datansiirtonopeuteen. Tämä työ käsittelee myös lyhyesti GSM-järjestelmää, koska lukijan on näin helpompaa ymmärtää myös GPRS-järjestelmän vaatimia teknisiä muutoksia. Tämä diplomityö on tehty osana Nokia Matkapuhelimet Oyj:ssä käynnissä olevaa GPRS tuotekehitysprojektia. Työn tuloksia käytetään testauksen tukena ja niitä on käytetty apuna RLC-kerroksen luotettavuustestauksen suunnittelussa.

All-sky search algorithms for monochromatic signals in bar gravitational wave detector data

In this paper we design and develop several filtering strategies for the analysis of data generated by a resonant bar gravitational wave (GW) antenna, with the goal of assessing the presence (or absence) therein of long-duration monochromatic GW signals, as well as the eventual amplitude and frequency of the signals, within the sensitivity band of the detector. Such signals are most likely generated in the fast rotation of slightly asymmetric spinning stars. We develop practical procedures, together with a study of their statistical properties, which will provide us with useful information on the performance of each technique. The selection of candidate events will then be established according to threshold-crossing probabilities, based on the Neyman-Pearson criterion. In particular, it will be shown that our approach, based on phase estimation, presents a better signal-to-noise ratio than does pure spectral analysis, the most common approach.

Stabilization of the ionic form of weak acid cation exchange resins

Weak acid cation exchange (WAC) resins are used in the chromatographic separation of betaine from vinasse, a by-product of sugar industry. The ionic form of the resin determines the elution time of betaine. When a WAC-resin is in hydrogen form, the retention time of betaine is the longest and betaine elutes as the last component of vi-nasse from the chromatographic column. If the feed solution contains salts and its pH is not acidic enough to keep the resin undissociated, the ionic form of the hydrogen form resin starts to alter. Vinasse contains salts and its pH is around 5, it also contains weak acids. To keep the metal ion content (Na/H ratio) of the resin low enough to ensure successful separation of betaine, acid has to be added to either eluent (water) or vinasse. The aim of the present work was to examine by laboratory experiments which option requires less acid. Also the retention mechanism of betaine was investigated by measuring retention volumes of acetic acid and choline in different Na/H ratios of the resin. It was found that the resulting ionic form of the resin is the same regardless of whether the regeneration acid is added to the eluent or the feed solution (vinasse). Be-sides the salt concentration and the pH of vinasse, also the concentration of weak acids in the feed affects the resulting ionic form of the resin. The more buffering capacity vinasse has, the more acid is required to keep the ionic form of the resin desired. Vinasse was found to be quite strong buffer solution, which means relatively high amounts of acid are required to prevent the Na/H ratio from increasing too much. It is known that the retention volume of betaine decreases significantly, when the Na/H ratio increases. This is assumed to occur, because the amount of hydrogen bonds between the carboxylic groups of betaine and the resin decreases. Same behavior was not found with acetic acid. Choline has the same molecular structure as betaine, but instead of carboxylic group it has hydroxide group. The retention volume of choline increased as the Na/H ratio of the resin increased, because of the ion exchange reaction between choline cation and dissociated carboxylic group of the resin. Since the retention behavior of choline on the resin is opposite to the behavior of be-taine, the strong affinity of betaine towards hydrogen form WAC-resin has to be based on its carboxylic group. It is probable that the quaternary ammonium groups also affect the behavior of the carboxylic groups of betaine, causing them to form hydrogen bonds with the carboxylic groups of the resin.

Fragmentation of massive dense cores down to <~ 1000 AU: relation between fragmentation and density structure

In order to shed light on the main physical processes controlling fragmentation of massive dense cores, we present a uniform study of the density structure of 19 massive dense cores, selected to be at similar evolutionary stages, for which their relative fragmentation level was assessed in a previous work. We inferred the density structure of the 19 cores through a simultaneous fit of the radial intensity profiles at 450 and 850 μm (or 1.2 mm in two cases) and the spectral energy distribution, assuming spherical symmetry and that the density and temperature of the cores decrease with radius following power-laws. Even though the estimated fragmentation level is strictly speaking a lower limit, its relative value is significant and several trends could be explored with our data. We find a weak (inverse) trend of fragmentation level and density power-law index, with steeper density profiles tending to show lower fragmentation, and vice versa. In addition, we find a trend of fragmentation increasing with density within a given radius, which arises from a combination of flat density profile and high central density and is consistent with Jeans fragmentation. We considered the effects of rotational-to-gravitational energy ratio, non-thermal velocity dispersion, and turbulence mode on the density structure of the cores, and found that compressive turbulence seems to yield higher central densities. Finally, a possible explanation for the origin of cores with concentrated density profiles, which are the cores showing no fragmentation, could be related with a strong magnetic field, consistent with the outcome of radiation magnetohydrodynamic simulations.

Weak phenotypic reversion of ivermectin resistance in a field resistant isolate of Haemonchus contortus by verapamil

Recent advances in anthelmintic resistant phenotype reversion by Pgp modulating drugs in ruminant nematodes indicate that this can be a useful tool to helminth control. The aim of the present study was to evaluate the efficacy of ivermectin (IVM) in combination with verapamil (VRP), in oil or water-based vehicle, against an IVM-resistant field isolate of Haemonchus contortus through a larval migration assay and experimental infection trial. In the in vitro assay was observed a phenotypic reversion of H. contortus resistance to ivermectin at a high concentration of VRP, increasing IVM efficacy from 53.1% to 94.3. In the in vivo trial, IVM + VRP demonstrated 36.02% efficacy compared to the 7.75% of IVM alone. The vehicle formulation showed no influence in efficacy. These are the first results demonstrating the effect of VRP as a partial IVM-resistance phenotype reverser in a field isolate of IVM-resistant H. contortus experimentally inoculated in sheep.

Semi-Parametric Weak Instrument Regressions with an Application to the Risk-Return Trade-off

Recent work shows that a low correlation between the instruments and the included variables leads to serious inference problems. We extend the local-to-zero analysis of models with weak instruments to models with estimated instruments and regressors and with higher-order dependence between instruments and disturbances. This makes this framework applicable to linear models with expectation variables that are estimated non-parametrically. Two examples of such models are the risk-return trade-off in finance and the impact of inflation uncertainty on real economic activity. Results show that inference based on Lagrange Multiplier (LM) tests is more robust to weak instruments than Wald-based inference. Using LM confidence intervals leads us to conclude that no statistically significant risk premium is present in returns on the S&P 500 index, excess holding yields between 6-month and 3-month Treasury bills, or in yen-dollar spot returns.

Projection-Based Statistical Inference in Linear Structural Models with Possibly Weak Instruments

It is well known that standard asymptotic theory is not valid or is extremely unreliable in models with identification problems or weak instruments [Dufour (1997, Econometrica), Staiger and Stock (1997, Econometrica), Wang and Zivot (1998, Econometrica), Stock and Wright (2000, Econometrica), Dufour and Jasiak (2001, International Economic Review)]. One possible way out consists here in using a variant of the Anderson-Rubin (1949, Ann. Math. Stat.) procedure. The latter, however, allows one to build exact tests and confidence sets only for the full vector of the coefficients of the endogenous explanatory variables in a structural equation, which in general does not allow for individual coefficients. This problem may in principle be overcome by using projection techniques [Dufour (1997, Econometrica), Dufour and Jasiak (2001, International Economic Review)]. AR-types are emphasized because they are robust to both weak instruments and instrument exclusion. However, these techniques can be implemented only by using costly numerical techniques. In this paper, we provide a complete analytic solution to the problem of building projection-based confidence sets from Anderson-Rubin-type confidence sets. The latter involves the geometric properties of “quadrics” and can be viewed as an extension of usual confidence intervals and ellipsoids. Only least squares techniques are required for building the confidence intervals. We also study by simulation how “conservative” projection-based confidence sets are. Finally, we illustrate the methods proposed by applying them to three different examples: the relationship between trade and growth in a cross-section of countries, returns to education, and a study of production functions in the U.S. economy.

Identification, Weak Instruments and Statistical Inference in Econometrics

We discuss statistical inference problems associated with identification and testability in econometrics, and we emphasize the common nature of the two issues. After reviewing the relevant statistical notions, we consider in turn inference in nonparametric models and recent developments on weakly identified models (or weak instruments). We point out that many hypotheses, for which test procedures are commonly proposed, are not testable at all, while some frequently used econometric methods are fundamentally inappropriate for the models considered. Such situations lead to ill-defined statistical problems and are often associated with a misguided use of asymptotic distributional results. Concerning nonparametric hypotheses, we discuss three basic problems for which such difficulties occur: (1) testing a mean (or a moment) under (too) weak distributional assumptions; (2) inference under heteroskedasticity of unknown form; (3) inference in dynamic models with an unlimited number of parameters. Concerning weakly identified models, we stress that valid inference should be based on proper pivotal functions —a condition not satisfied by standard Wald-type methods based on standard errors — and we discuss recent developments in this field, mainly from the viewpoint of building valid tests and confidence sets. The techniques discussed include alternative proposed statistics, bounds, projection, split-sampling, conditioning, Monte Carlo tests. The possibility of deriving a finite-sample distributional theory, robustness to the presence of weak instruments, and robustness to the specification of a model for endogenous explanatory variables are stressed as important criteria assessing alternative procedures.

Exogeneity, weak identification and instrument selection in econometrics

La dernière décennie a connu un intérêt croissant pour les problèmes posés par les variables instrumentales faibles dans la littérature économétrique, c’est-à-dire les situations où les variables instrumentales sont faiblement corrélées avec la variable à instrumenter. En effet, il est bien connu que lorsque les instruments sont faibles, les distributions des statistiques de Student, de Wald, du ratio de vraisemblance et du multiplicateur de Lagrange ne sont plus standard et dépendent souvent de paramètres de nuisance. Plusieurs études empiriques portant notamment sur les modèles de rendements à l’éducation [Angrist et Krueger (1991, 1995), Angrist et al. (1999), Bound et al. (1995), Dufour et Taamouti (2007)] et d’évaluation des actifs financiers (C-CAPM) [Hansen et Singleton (1982,1983), Stock et Wright (2000)], où les variables instrumentales sont faiblement corrélées avec la variable à instrumenter, ont montré que l’utilisation de ces statistiques conduit souvent à des résultats peu fiables. Un remède à ce problème est l’utilisation de tests robustes à l’identification [Anderson et Rubin (1949), Moreira (2002), Kleibergen (2003), Dufour et Taamouti (2007)]. Cependant, il n’existe aucune littérature économétrique sur la qualité des procédures robustes à l’identification lorsque les instruments disponibles sont endogènes ou à la fois endogènes et faibles. Cela soulève la question de savoir ce qui arrive aux procédures d’inférence robustes à l’identification lorsque certaines variables instrumentales supposées exogènes ne le sont pas effectivement. Plus précisément, qu’arrive-t-il si une variable instrumentale invalide est ajoutée à un ensemble d’instruments valides? Ces procédures se comportent-elles différemment? Et si l’endogénéité des variables instrumentales pose des difficultés majeures à l’inférence statistique, peut-on proposer des procédures de tests qui sélectionnent les instruments lorsqu’ils sont à la fois forts et valides? Est-il possible de proposer les proédures de sélection d’instruments qui demeurent valides même en présence d’identification faible? Cette thèse se focalise sur les modèles structurels (modèles à équations simultanées) et apporte des réponses à ces questions à travers quatre essais. Le premier essai est publié dans Journal of Statistical Planning and Inference 138 (2008) 2649 – 2661. Dans cet essai, nous analysons les effets de l’endogénéité des instruments sur deux statistiques de test robustes à l’identification: la statistique d’Anderson et Rubin (AR, 1949) et la statistique de Kleibergen (K, 2003), avec ou sans instruments faibles. D’abord, lorsque le paramètre qui contrôle l’endogénéité des instruments est fixe (ne dépend pas de la taille de l’échantillon), nous montrons que toutes ces procédures sont en général convergentes contre la présence d’instruments invalides (c’est-à-dire détectent la présence d’instruments invalides) indépendamment de leur qualité (forts ou faibles). Nous décrivons aussi des cas où cette convergence peut ne pas tenir, mais la distribution asymptotique est modifiée d’une manière qui pourrait conduire à des distorsions de niveau même pour de grands échantillons. Ceci inclut, en particulier, les cas où l’estimateur des double moindres carrés demeure convergent, mais les tests sont asymptotiquement invalides. Ensuite, lorsque les instruments sont localement exogènes (c’est-à-dire le paramètre d’endogénéité converge vers zéro lorsque la taille de l’échantillon augmente), nous montrons que ces tests convergent vers des distributions chi-carré non centrées, que les instruments soient forts ou faibles. Nous caractérisons aussi les situations où le paramètre de non centralité est nul et la distribution asymptotique des statistiques demeure la même que dans le cas des instruments valides (malgré la présence des instruments invalides). Le deuxième essai étudie l’impact des instruments faibles sur les tests de spécification du type Durbin-Wu-Hausman (DWH) ainsi que le test de Revankar et Hartley (1973). Nous proposons une analyse en petit et grand échantillon de la distribution de ces tests sous l’hypothèse nulle (niveau) et l’alternative (puissance), incluant les cas où l’identification est déficiente ou faible (instruments faibles). Notre analyse en petit échantillon founit plusieurs perspectives ainsi que des extensions des précédentes procédures. En effet, la caractérisation de la distribution de ces statistiques en petit échantillon permet la construction des tests de Monte Carlo exacts pour l’exogénéité même avec les erreurs non Gaussiens. Nous montrons que ces tests sont typiquement robustes aux intruments faibles (le niveau est contrôlé). De plus, nous fournissons une caractérisation de la puissance des tests, qui exhibe clairement les facteurs qui déterminent la puissance. Nous montrons que les tests n’ont pas de puissance lorsque tous les instruments sont faibles [similaire à Guggenberger(2008)]. Cependant, la puissance existe tant qu’au moins un seul instruments est fort. La conclusion de Guggenberger (2008) concerne le cas où tous les instruments sont faibles (un cas d’intérêt mineur en pratique). Notre théorie asymptotique sous les hypothèses affaiblies confirme la théorie en échantillon fini. Par ailleurs, nous présentons une analyse de Monte Carlo indiquant que: (1) l’estimateur des moindres carrés ordinaires est plus efficace que celui des doubles moindres carrés lorsque les instruments sont faibles et l’endogenéité modérée [conclusion similaire à celle de Kiviet and Niemczyk (2007)]; (2) les estimateurs pré-test basés sur les tests d’exogenété ont une excellente performance par rapport aux doubles moindres carrés. Ceci suggère que la méthode des variables instrumentales ne devrait être appliquée que si l’on a la certitude d’avoir des instruments forts. Donc, les conclusions de Guggenberger (2008) sont mitigées et pourraient être trompeuses. Nous illustrons nos résultats théoriques à travers des expériences de simulation et deux applications empiriques: la relation entre le taux d’ouverture et la croissance économique et le problème bien connu du rendement à l’éducation. Le troisième essai étend le test d’exogénéité du type Wald proposé par Dufour (1987) aux cas où les erreurs de la régression ont une distribution non-normale. Nous proposons une nouvelle version du précédent test qui est valide même en présence d’erreurs non-Gaussiens. Contrairement aux procédures de test d’exogénéité usuelles (tests de Durbin-Wu-Hausman et de Rvankar- Hartley), le test de Wald permet de résoudre un problème courant dans les travaux empiriques qui consiste à tester l’exogénéité partielle d’un sous ensemble de variables. Nous proposons deux nouveaux estimateurs pré-test basés sur le test de Wald qui performent mieux (en terme d’erreur quadratique moyenne) que l’estimateur IV usuel lorsque les variables instrumentales sont faibles et l’endogénéité modérée. Nous montrons également que ce test peut servir de procédure de sélection de variables instrumentales. Nous illustrons les résultats théoriques par deux applications empiriques: le modèle bien connu d’équation du salaire [Angist et Krueger (1991, 1999)] et les rendements d’échelle [Nerlove (1963)]. Nos résultats suggèrent que l’éducation de la mère expliquerait le décrochage de son fils, que l’output est une variable endogène dans l’estimation du coût de la firme et que le prix du fuel en est un instrument valide pour l’output. Le quatrième essai résout deux problèmes très importants dans la littérature économétrique. D’abord, bien que le test de Wald initial ou étendu permette de construire les régions de confiance et de tester les restrictions linéaires sur les covariances, il suppose que les paramètres du modèle sont identifiés. Lorsque l’identification est faible (instruments faiblement corrélés avec la variable à instrumenter), ce test n’est en général plus valide. Cet essai développe une procédure d’inférence robuste à l’identification (instruments faibles) qui permet de construire des régions de confiance pour la matrices de covariances entre les erreurs de la régression et les variables explicatives (possiblement endogènes). Nous fournissons les expressions analytiques des régions de confiance et caractérisons les conditions nécessaires et suffisantes sous lesquelles ils sont bornés. La procédure proposée demeure valide même pour de petits échantillons et elle est aussi asymptotiquement robuste à l’hétéroscédasticité et l’autocorrélation des erreurs. Ensuite, les résultats sont utilisés pour développer les tests d’exogénéité partielle robustes à l’identification. Les simulations Monte Carlo indiquent que ces tests contrôlent le niveau et ont de la puissance même si les instruments sont faibles. Ceci nous permet de proposer une procédure valide de sélection de variables instrumentales même s’il y a un problème d’identification. La procédure de sélection des instruments est basée sur deux nouveaux estimateurs pré-test qui combinent l’estimateur IV usuel et les estimateurs IV partiels. Nos simulations montrent que: (1) tout comme l’estimateur des moindres carrés ordinaires, les estimateurs IV partiels sont plus efficaces que l’estimateur IV usuel lorsque les instruments sont faibles et l’endogénéité modérée; (2) les estimateurs pré-test ont globalement une excellente performance comparés à l’estimateur IV usuel. Nous illustrons nos résultats théoriques par deux applications empiriques: la relation entre le taux d’ouverture et la croissance économique et le modèle de rendements à l’éducation. Dans la première application, les études antérieures ont conclu que les instruments n’étaient pas trop faibles [Dufour et Taamouti (2007)] alors qu’ils le sont fortement dans la seconde [Bound (1995), Doko et Dufour (2009)]. Conformément à nos résultats théoriques, nous trouvons les régions de confiance non bornées pour la covariance dans le cas où les instruments sont assez faibles.