Receipt from M.Y. Keating, Books, Stationary and Newspapers, St. Catharines for books

Receipt from M.Y. Keating, Books, Stationary and Newspapers, St. Catharines for books, Dec. 23, 1887.

Oferta de trabajo un modelo de equilibrio con desempleo análisis sectorial para México (1990) [por] Angélica Sánchez Castañeda

Tesis (Maestría en Economía Industrial) U.A.N.L.

Markovian Processes, Two-Sided Autoregressions and Finite-Sample Inference for Stationary and Nonstationary Autoregressive Processes.

In this paper, we develop finite-sample inference procedures for stationary and nonstationary autoregressive (AR) models. The method is based on special properties of Markov processes and a split-sample technique. The results on Markovian processes (intercalary independence and truncation) only require the existence of conditional densities. They are proved for possibly nonstationary and/or non-Gaussian multivariate Markov processes. In the context of a linear regression model with AR(1) errors, we show how these results can be used to simplify the distributional properties of the model by conditioning a subset of the data on the remaining observations. This transformation leads to a new model which has the form of a two-sided autoregression to which standard classical linear regression inference techniques can be applied. We show how to derive tests and confidence sets for the mean and/or autoregressive parameters of the model. We also develop a test on the order of an autoregression. We show that a combination of subsample-based inferences can improve the performance of the procedure. An application to U.S. domestic investment data illustrates the method.

Time Reversibility of Stationary Regular Finite State Markov Chains

We propose an alternate parameterization of stationary regular finite-state Markov chains, and a decomposition of the parameter into time reversible and time irreversible parts. We demonstrate some useful properties of the decomposition, and propose an index for a certain type of time irreversibility. Two empirical examples illustrate the use of the proposed parameter, decomposition and index. One involves observed states; the other, latent states.

Recyclage des candidats dans l'algorithme Metropolis à essais multiples

Les méthodes de Monte Carlo par chaînes de Markov (MCCM) sont des méthodes servant à échantillonner à partir de distributions de probabilité. Ces techniques se basent sur le parcours de chaînes de Markov ayant pour lois stationnaires les distributions à échantillonner. Étant donné leur facilité d’application, elles constituent une des approches les plus utilisées dans la communauté statistique, et tout particulièrement en analyse bayésienne. Ce sont des outils très populaires pour l’échantillonnage de lois de probabilité complexes et/ou en grandes dimensions. Depuis l’apparition de la première méthode MCCM en 1953 (la méthode de Metropolis, voir [10]), l’intérêt pour ces méthodes, ainsi que l’éventail d’algorithmes disponibles ne cessent de s’accroître d’une année à l’autre. Bien que l’algorithme Metropolis-Hastings (voir [8]) puisse être considéré comme l’un des algorithmes de Monte Carlo par chaînes de Markov les plus généraux, il est aussi l’un des plus simples à comprendre et à expliquer, ce qui en fait un algorithme idéal pour débuter. Il a été sujet de développement par plusieurs chercheurs. L’algorithme Metropolis à essais multiples (MTM), introduit dans la littérature statistique par [9], est considéré comme un développement intéressant dans ce domaine, mais malheureusement son implémentation est très coûteuse (en termes de temps). Récemment, un nouvel algorithme a été développé par [1]. Il s’agit de l’algorithme Metropolis à essais multiples revisité (MTM revisité), qui définit la méthode MTM standard mentionnée précédemment dans le cadre de l’algorithme Metropolis-Hastings sur un espace étendu. L’objectif de ce travail est, en premier lieu, de présenter les méthodes MCCM, et par la suite d’étudier et d’analyser les algorithmes Metropolis-Hastings ainsi que le MTM standard afin de permettre aux lecteurs une meilleure compréhension de l’implémentation de ces méthodes. Un deuxième objectif est d’étudier les perspectives ainsi que les inconvénients de l’algorithme MTM revisité afin de voir s’il répond aux attentes de la communauté statistique. Enfin, nous tentons de combattre le problème de sédentarité de l’algorithme MTM revisité, ce qui donne lieu à un tout nouvel algorithme. Ce nouvel algorithme performe bien lorsque le nombre de candidats générés à chaque itérations est petit, mais sa performance se dégrade à mesure que ce nombre de candidats croît.

Numerical Methods for Non-Stationary Stokes Flow

We consider a first order implicit time stepping procedure (Euler scheme) for the non-stationary Stokes equations in smoothly bounded domains of R3. Using energy estimates we can prove optimal convergence properties in the Sobolev spaces Hm(G) (m = 0;1;2) uniformly in time, provided that the solution of the Stokes equations has a certain degree of regularity. For the solution of the resulting Stokes resolvent boundary value problems we use a representation in form of hydrodynamical volume and boundary layer potentials, where the unknown source densities of the latter can be determined from uniquely solvable boundary integral equations’ systems. For the numerical computation of the potentials and the solution of the boundary integral equations a boundary element method of collocation type is used. Some simulations of a model problem are carried out and illustrate the efficiency of the method.

Online Learning of Non-stationary Sequences

We consider an online learning scenario in which the learner can make predictions on the basis of a fixed set of experts. The performance of each expert may change over time in a manner unknown to the learner. We formulate a class of universal learning algorithms for this problem by expressing them as simple Bayesian algorithms operating on models analogous to Hidden Markov Models (HMMs). We derive a new performance bound for such algorithms which is considerably simpler than existing bounds. The bound provides the basis for learning the rate at which the identity of the optimal expert switches over time. We find an analytic expression for the a priori resolution at which we need to learn the rate parameter. We extend our scalar switching-rate result to models of the switching-rate that are governed by a matrix of parameters, i.e. arbitrary homogeneous HMMs. We apply and examine our algorithm in the context of the problem of energy management in wireless networks. We analyze the new results in the framework of Information Theory.

Análisis sectorial del GSED

El Grupo Social Empresarial de la Defensa GSED es el ente encargado de dirigir y orientar las políticas corporativas de las empresas que constituyen el Ministerio de Defensa, con el único fin de contribuir paz y seguridad en el territorio Colombiano. Aunque el grupo no es reconocido como tal sino por las empresas que lo componen se define al grupo para la comprensión de los lectores del presente trabajo. De igual forma se explica y analiza el objeto y función de las mismas Por medio de un análisis de la estructura del grupo, abarcando ejes como el administrativo y financiero se determina el impacto del mismo y su importancia en la economía del país como Grupo Empresarial.

Acord de la conferència sectorial en matèria de serveis socials. Desplegament de la Llei de Dependència. 'Acuerdo de la conferencia sectorial en materia de servicios sociales. Despliegue de la Ley de Dependencia'.

Resumen tomado de la publicación

Análisis del plan sectorial de educación “Bogotá: una gran escuela” y sus resultados en materia social educativa de la ciudad, periodo 2004-2008

La educación es un factor fundamental e indispensable para la formación y calidad de vida de todo individuo, su aplicabilidad vista como un derecho y bien fundamental para las personas debe tener la prioridad e importancia merecida por parte de los Estados, en pro del desarrollo no solo de los individuos sino de la sociedad como tal, pues la mejor forma de enriquecerla es a través de libros, colegios, computadores y demás elementos que pertenecen a una verdadera calidad social educativa. En ese sentido, se plantea un estudio de caso del plan sectorial de educación “Bogotá: una grande escuela” en el periodo 2004-2008

Hacia la definición y el dimensionamiento de un sistema distrital de información en discapacidad. Primera fase sectorial : Secretaría Distrital de Salud

En cumplimiento de lo estipulado constitucional y normativamente en materia de discapacidad, el Distrito Capital genera para el año 2001 el Plan Distrital de Discapacidad 2001- 2005, que propone mejorar la calidad de vida de las personas con discapacidad y sus familias, a través de la búsqueda de autonomía, independencia e inclusión comunitaria, por medio de dos grandes objetivos: 1) la generación y ajuste de políticas públicas y 2) el desarrollo de la prestación de servicios en relación con las necesidades de esta población. Estos dos objetivos dan lugar a siete líneas de intervención: promoción y prevención, atención en salud, re/habilitación, educación, accesibilidad, vida laboral y redes de apoyo.2 En consonancia con el desarrollo de estas líneas de intervención, se planteó la necesidad de contar con el apoyo de la Facultad de Rehabilitación y Desarrollo Humano de la Universidad del Rosario, a fin de contribuir con el desarrollo del programa de prevención y manejo de la discapacidad de la Secretaría Distrital de Salud en los componentes de tecnología, sistema de información, fortalecimiento de la rehabilitación institucional e inclusión social.

Indicadores estratégicos aplicados al análisis sectorial. Caso : construcción de obras residenciales

La Facultad de Administración de Empresas de la Universidad del Rosario de Bogotá ha venido trabajando en los últimos cuatro años en establecer los factores determinantes de la perdurabilidad de las empresas, y para ello ha conformado el grupo de investigación en perdurabilidad empresarial constituido por diferentes líneas de investigación para explicar el fenómeno.

Simulando el análisis de hacinamiento sectorial en empresas colombianas

El objetivo de este trabajo es hacer una interpretación de la herramienta “hacinamiento estratégico” la cual fue propuesta por el profesor Luis F. Restrepo P. y Hugo A. Rivera en el año 2006 a través del Centro de Estudios Empresariales para la Perdurabilidad. El análisis de hacinamiento es una herramienta que hace parte complementaria del Análisis Estructural de Sectores Estratégicos (AESE), la cual muestra la percepción de imitación que tiene una empresa sobre un sector estratégico determinado. En este trabajo se presenta una interpretación formal de los planteamientos teóricos en los cuales se basa el hacinamiento; luego de la formalización se desarrolla una simulación que muestra nuevas formas de observar la imitación en un sector estratégico. Las técnicas utilizadas para la nueva observación son el análisis de discriminante, y la probabilidad condicional.

Análisis estratégico sectorial y prospectivo en una compañía aseguradora de vida en Colombia

El presente trabajo surge por el interés de aplicar las herramientas, metodologías y teorías aprendidas en la Maestría de Administración en Salud, y que son propias e inculcadas por la Facultad de Administración de la Universidad del Rosario, en una compañía Aseguradora de Vida en Colombia. Se ha tomado una aseguradora de vida como caso de investigación para el desarrollo de un modelo de análisis estratégico y prospectivo cuya estructura comprende tres (3) fases de investigación, y cada una arroja resultados reales y valiosos para enfocar la compañía hacía un direccionamiento estratégico y perdurable en el tiempo