876 resultados para coalescing random walk


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New radiocarbon calibration curves, IntCal04 and Marine04, have been constructed and internationally ratified to replace the terrestrial and marine components of IntCal98. The new calibration data sets extend an additional 2000 yr, from 0-26 cal kyr BP (Before Present, 0 cal. BP = AD 1950), and provide much higher resolution, greater precision, and more detailed structure than IntCal98. For the Marine04 curve, dendrochronologically-dated tree-ring samples, converted with a box diffusion model to marine mixed-layer ages, cover the period from 0-10.5 call kyr BR Beyond 10.5 cal kyr BP, high-resolution marine data become available from foraminifera in varved sediments and U/Th-dated corals. The marine records are corrected with site-specific C-14 reservoir age information to provide a single global marine mixed-layer calibration from 10.5-26.0 cal kyr BR A substantial enhancement relative to IntCal98 is the introduction of a random walk model, which takes into account the uncertainty in both the calendar age and the C-14 age to calculate the underlying calibration curve (Buck and Blackwell, this issue). The marine data sets and calibration curve for marine samples from the surface mixed layer (Marine04) are discussed here. The tree-ring data sets, sources of uncertainty, and regional offsets are presented in detail in a companion paper by Reimer et al. (this issue).

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A new calibration curve for the conversion of radiocarbon ages to calibrated (cal) ages has been constructed and internationally ratified to replace ImCal98, which extended from 0-24 cal kyr BP (Before Present, 0 cal BP = AD 1950). The new calibration data set for terrestrial samples extends from 0-26 cal kyr BP, but with much higher resolution beyond 11.4 cal kyr BP than ImCal98. Dendrochronologically-dated tree-ring samples cover the period from 0-12.4 cal kyr BP. Beyond the end of the tree rings, data from marine records (corals and foraminifera) are converted to the atmospheric equivalent with a site-specific marine reservoir correction to provide terrestrial calibration from 12.4-26.0 cal kyr BP. A substantial enhancement relative to ImCal98 is the introduction of a coherent statistical approach based on a random walk model, which takes into account the uncertainty in both the calendar age and the C-14 age to calculate the underlying calibration curve (Buck and Blackwell, this issue). The tree-ring data sets, sources of uncertainty, and regional offsets are discussed here. The marine data sets and calibration curve for marine samples from the surface mixed layer (Marine 04) are discussed in brief, but details are presented in Hughen et al. (this issue a). We do not make a recommendation for calibration beyond 26 cal kyr BP at this time; however, potential calibration data sets are compared in another paper (van der Plicht et al., this issue).

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Capturing the pattern of structural change is a relevant task in applied demand analysis, as consumer preferences may vary significantly over time. Filtering and smoothing techniques have recently played an increasingly relevant role. A dynamic Almost Ideal Demand System with random walk parameters is estimated in order to detect modifications in consumer habits and preferences, as well as changes in the behavioural response to prices and income. Systemwise estimation, consistent with the underlying constraints from economic theory, is achieved through the EM algorithm. The proposed model is applied to UK aggregate consumption of alcohol and tobacco, using quarterly data from 1963 to 2003. Increased alcohol consumption is explained by a preference shift, addictive behaviour and a lower price elasticity. The dynamic and time-varying specification is consistent with the theoretical requirements imposed at each sample point. (c) 2005 Elsevier B.V. All rights reserved.

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The performance of various statistical models and commonly used financial indicators for forecasting securitised real estate returns are examined for five European countries: the UK, Belgium, the Netherlands, France and Italy. Within a VAR framework, it is demonstrated that the gilt-equity yield ratio is in most cases a better predictor of securitized returns than the term structure or the dividend yield. In particular, investors should consider in their real estate return models the predictability of the gilt-equity yield ratio in Belgium, the Netherlands and France, and the term structure of interest rates in France. Predictions obtained from the VAR and univariate time-series models are compared with the predictions of an artificial neural network model. It is found that, whilst no single model is universally superior across all series, accuracy measures and horizons considered, the neural network model is generally able to offer the most accurate predictions for 1-month horizons. For quarterly and half-yearly forecasts, the random walk with a drift is the most successful for the UK, Belgian and Dutch returns and the neural network for French and Italian returns. Although this study underscores market context and forecast horizon as parameters relevant to the choice of the forecast model, it strongly indicates that analysts should exploit the potential of neural networks and assess more fully their forecast performance against more traditional models.

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We report numerical results from a study of balance dynamics using a simple model of atmospheric motion that is designed to help address the question of why balance dynamics is so stable. The non-autonomous Hamiltonian model has a chaotic slow degree of freedom (representing vortical modes) coupled to one or two linear fast oscillators (representing inertia-gravity waves). The system is said to be balanced when the fast and slow degrees of freedom are separated. We find adiabatic invariants that drift slowly in time. This drift is consistent with a random-walk behaviour at a speed which qualitatively scales, even for modest time scale separations, as the upper bound given by Neishtadt’s and Nekhoroshev’s theorems. Moreover, a similar type of scaling is observed for solutions obtained using a singular perturbation (‘slaving’) technique in resonant cases where Nekhoroshev’s theorem does not apply. We present evidence that the smaller Lyapunov exponents of the system scale exponentially as well. The results suggest that the observed stability of nearly-slow motion is a consequence of the approximate adiabatic invariance of the fast motion.

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We consider the forecasting performance of two SETAR exchange rate models proposed by Kräger and Kugler [J. Int. Money Fin. 12 (1993) 195]. Assuming that the models are good approximations to the data generating process, we show that whether the non-linearities inherent in the data can be exploited to forecast better than a random walk depends on both how forecast accuracy is assessed and on the ‘state of nature’. Evaluation based on traditional measures, such as (root) mean squared forecast errors, may mask the superiority of the non-linear models. Generalized impulse response functions are also calculated as a means of portraying the asymmetric response to shocks implied by such models.

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This paper forecasts Daily Sterling exchange rate returns using various naive, linear and non-linear univariate time-series models. The accuracy of the forecasts is evaluated using mean squared error and sign prediction criteria. These show only a very modest improvement over forecasts generated by a random walk model. The Pesaran–Timmerman test and a comparison with forecasts generated artificially shows that even the best models have no evidence of market timing ability.

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Unlike most other biological species, humans can use cultural innovations to occupy a range of environments, raising the intriguing question of whether human migrations move relatively independently of habitat or show preferences for familiar ones. The Bantu expansion that swept out of West Central Africa beginning ∼5,000 y ago is one of the most influential cultural events of its kind, eventually spreading over a vast geographical area a new way of life in which farming played an increasingly important role. We use a new dated phylogeny of ∼400 Bantu languages to show that migrating Bantu-speaking populations did not expand from their ancestral homeland in a “random walk” but, rather, followed emerging savannah corridors, with rainforest habitats repeatedly imposing temporal barriers to movement. When populations did move from savannah into rainforest, rates of migration were slowed, delaying the occupation of the rainforest by on average 300 y, compared with similar migratory movements exclusively within savannah or within rainforest by established rainforest populations. Despite unmatched abilities to produce innovations culturally, unfamiliar habitats significantly alter the route and pace of human dispersals.

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We consider the time evolution of an exactly solvable cellular automaton with random initial conditions both in the large-scale hydrodynamic limit and on the microscopic level. This model is a version of the totally asymmetric simple exclusion process with sublattice parallel update and thus may serve as a model for studying traffic jams in systems of self-driven particles. We study the emergence of shocks from the microscopic dynamics of the model. In particular, we introduce shock measures whose time evolution we can compute explicitly, both in the thermodynamic limit and for open boundaries where a boundary-induced phase transition driven by the motion of a shock occurs. The motion of the shock, which results from the collective dynamics of the exclusion particles, is a random walk with an internal degree of freedom that determines the jump direction. This type of hopping dynamics is reminiscent of some transport phenomena in biological systems.

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Neste trabalho é proposta uma classe de modelos paramétricos para estrutura a termo de taxa de juros (ETTJ) em que diferentes segmentos possam ter características próprias, porém não independentes, o que é condizente com a teoria de preferências por Habitat. O modelo baseia-se em Bowsher & Meeks (2006) onde a curva é determinada por um spline cúbico nas yields latentes, mas difere no sentido de permitir diferentes funções de classe C2 entre os segmentos, ao invés de polinômios cúbicos. Em particular usa-se a especi cação de Nelson & Siegel, o que permite recuperar o modelo de Diebold & Li (2006) quando não há diferenciação entre os segmentos da curva. O modelo é testado na previsão da ETTJ americana, para diferentes maturidades da curva e horizontes de previsão, e os resultados fora da amostra são comparados aos modelos de referência nesta literatura. Adicionalmente é proposto um método para avaliar a robustez da capacidade preditiva do modelos. Ao considerar a métrica de erros quadráticos médios , os resultados são superiores à previsão dos modelos Random Walk e Diebold & Li, na maior parte das maturidades, para horizontes de 3, 6 , 9 e 12 meses.

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A partir de uma adaptação da metodologia de Osler e Chang (1995), este trabalho avalia, empiricamente, a lucratividade de estratégias de investimento baseadas na identificação do padrão gráfico de Análise Técnica Ombro-Cabeça-Ombro no mercado de ações brasileiro. Para isso, foram definidas diversas estratégias de investimento condicionais à identificação de padrões Ombro-Cabeça- Ombro (em suas formas padrão e invertida), por um algoritmo computadorizado, em séries diárias de preços de 47 ações no período de janeiro de 1994 a agosto de 2006. Para testar o poder de previsão de cada estratégia, foram construídos intervalos de confiança, a partir da técnica Bootstrap de inferência amostral, consistentes com a hipótese nula de que, baseado apenas em dados históricos, não é possível criar estratégias com retornos positivos. Mais especificamente, os retornos médios obtidos por cada estratégia nas séries de preços das ações, foram comparados àqueles obtidos pelas mesmas estratégias aplicadas a 1.000 séries de preços artificiais - para cada ação - geradas segundo dois modelos de preços de ações largamente utilizados: Random Walk e E-GARCH. De forma geral, os resultados encontrados mostram que é possível criar estratégias condicionais à realização dos padrões Ombro- Cabeça-Ombro com retornos positivos, indicando que esses padrões conseguem capturar nas séries históricas de preços de ações sinais a respeito da sua movimentação futura de preços, que não são explicados nem por um Random Walk e nem por um E-GARCH. No entanto, se levados em consideração os efeitos das taxas e dos custos de transação, dependendo das suas magnitudes, essas conclusões somente se mantêm para o padrão na sua forma invertida

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Some of The Modern Portfolio Theory hypotheses are tested in the Brazilian capital market. Econometric tests and a risk-return relation analysis were made over 79 Brazilian and American financial time series from January to November 1995. The main conclusion is that the series are not described according to the MPT and the Brazilian and American series have different behavior.

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A pesquisa teve como objetivo testar se preços no mercado futuro brasileiro seguem um passeio aleatório - uma das versões da chamada Hipótese do Mercado Eficiente. Foram estudados os preços dos contratos futuros de Ibovespa e de dólar comercial, de 30 de junho de 1994 a 31 de dezembro de 1998. Aplicação de testes paramétricos e não-paramétricos envolvendo a Relação de Variâncias (Variance Ratio) de Lo-MacKinlay levam à conclusão de que a hipótese testada não pode ser rejeitada, apontando, portanto, para eficiência em tais mercados.

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Diante do inédito momento vivido pela economia brasileira e, especialmente, pela bolsa de valores nacional, principalmente após a obtenção do grau de investimento pelo Brasil, este trabalho aborda um tema que ganhou um enorme espaço na mídia atual que é a análise técnica. A partir de uma amostra de 37 ações listadas na Bolsa de Valores de São Paulo no período compreendido entre janeiro de 1999 e agosto de 2009, este trabalho examina se a análise técnica agrega valor 'as decisões de investimentos. Através da elaboração de intervalos de confiança, construídos através da técnica de Bootstrap de inferência amostral, e consistentes com a hipótese nula de eficiência de mercado na sua forma fraca, foram testados 4 sistemas técnicos de trading. Mais especificamente, obteve-se os resultados de cada sistema aplicado às series originais dos ativos. Então, comparou-se esses resultados com a média dos resultados obtidos quando os mesmos sistemas foram aplicados a 1000 séries simuladas, segundo um random walk, de cada ativo. Caso os mercados sejam eficientes em sua forma fraca, não haveria nenhuma razão para se encontrar estratégias com retornos positivos, baseando-se apenas nos valores históricos dos ativos. Ou seja, não haveria razão para os resultados das séries originais serem maiores que os das séries simuladas. Os resultados empíricos encontrados sugeriram que os sistemas testados não foram capazes de antecipar o futuro utilizando-se apenas de dados passados. Porém, alguns deles geraram retornos expressivos e só foram superados pelas séries simuladas em aproximadamente 25% da amostra, indicando que a análise técnica tem sim seu valor.

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O objetivo deste trabalho é examinar se a análise técnica agrega valor às decisões de investimentos. Através da elaboração de intervalos de confiança, construídos através da técnica de Bootstrap de inferência amostral, e consistentes com a hipótese nula de eficiência de mercado na sua forma fraca, foram testados 4 sistemas técnicos de trading. Mais especificamente, obteve-se os resultados de cada sistema aplicado às series originais dos ativos. Então, comparou-se esses resultados com a média dos resultados obtidos quando os mesmos sistemas foram aplicados a 1000 séries simuladas, segundo um random walk, de cada ativo. Caso os mercados sejam eficientes em sua forma fraca, não haveria razão para os resultados das séries originais serem superiores aos das séries simuladas. Os resultados empíricos encontrados sugeriram que os sistemas testados não foram capazes de antecipar o futuro utilizando-se apenas de dados passados. Porém, alguns deles geraram retornos expressivos