Analyse bayésienne et classification pour modèles continus modifiés à zéro

Les modèles à sur-représentation de zéros discrets et continus ont une large gamme d'applications et leurs propriétés sont bien connues. Bien qu'il existe des travaux portant sur les modèles discrets à sous-représentation de zéro et modifiés à zéro, la formulation usuelle des modèles continus à sur-représentation -- un mélange entre une densité continue et une masse de Dirac -- empêche de les généraliser afin de couvrir le cas de la sous-représentation de zéros. Une formulation alternative des modèles continus à sur-représentation de zéros, pouvant aisément être généralisée au cas de la sous-représentation, est présentée ici. L'estimation est d'abord abordée sous le paradigme classique, et plusieurs méthodes d'obtention des estimateurs du maximum de vraisemblance sont proposées. Le problème de l'estimation ponctuelle est également considéré du point de vue bayésien. Des tests d'hypothèses classiques et bayésiens visant à déterminer si des données sont à sur- ou sous-représentation de zéros sont présentées. Les méthodes d'estimation et de tests sont aussi évaluées au moyen d'études de simulation et appliquées à des données de précipitation agrégées. Les diverses méthodes s'accordent sur la sous-représentation de zéros des données, démontrant la pertinence du modèle proposé. Nous considérons ensuite la classification d'échantillons de données à sous-représentation de zéros. De telles données étant fortement non normales, il est possible de croire que les méthodes courantes de détermination du nombre de grappes s'avèrent peu performantes. Nous affirmons que la classification bayésienne, basée sur la distribution marginale des observations, tiendrait compte des particularités du modèle, ce qui se traduirait par une meilleure performance. Plusieurs méthodes de classification sont comparées au moyen d'une étude de simulation, et la méthode proposée est appliquée à des données de précipitation agrégées provenant de 28 stations de mesure en Colombie-Britannique.

Évaluation de la densité osseuse péri acétabulaire après resurfaçage versus prothèse totale de la hanche métal-métal non cimentée

Ce mémoire présente l’évaluation du remodelage osseux autour des composantes acétabulaires non cimentées press-fit d’une arthroplastie de resurfaçage (RH) et d’une prothèse totale de hanche (PTH) après un minimum de 21 mois d’implantation. Nous avons mesuré par l’absorptiométrie à rayons X en double énergie (DEXA) la densité minérale osseuse (DMO) supra acétabulaire chez 60 patients (44 RH, 16 PTH). Aucune différence significative de la moyenne des DMO au niveau de la zone globale et de la zone centrale de l’acétabulum n’a été trouvée entre la hanche opérée et la hanche controlatérale, dans les deux groupes de traitement. Cependant, la DMO des zones corticospongieuses médiale et latérale est plus élevée du côté opéré par rapport au côté non opéré avec la cupule en chrome cobalt de la RH; (p=0,014 et 0,031 respectivement). Alors que pour la PTH avec une cupule en titane, la différence de la DMO au niveau de ces zones n’est pas significative; (p=0,130 et 0,733). Ces données semblent démontrer qu’avec des cupules plus rigides, il y a transfert des contraintes de charges vers la périphérie corticale. C’est la première étude à évaluer le remodelage osseux péri acétabulaire avec un RH. Cela montre que la DMO est relativement préservée et que le transfert des contraintes vers la périphérie peut être favorable au maintien de la stabilité de l’implant primaire et aux éventuelles révisions de la cupule press-fit du RH.

Modèle de mélange de lois multinormales appliqué à l'analyse de comportements et d'habiletés cognitives d'enfants.

Cette étude aborde le thème de l’utilisation des modèles de mélange de lois pour analyser des données de comportements et d’habiletés cognitives mesurées à plusieurs moments au cours du développement des enfants. L’estimation des mélanges de lois multinormales en utilisant l’algorithme EM est expliquée en détail. Cet algorithme simplifie beaucoup les calculs, car il permet d’estimer les paramètres de chaque groupe séparément, permettant ainsi de modéliser plus facilement la covariance des observations à travers le temps. Ce dernier point est souvent mis de côté dans les analyses de mélanges. Cette étude porte sur les conséquences d’une mauvaise spécification de la covariance sur l’estimation du nombre de groupes formant un mélange. La conséquence principale est la surestimation du nombre de groupes, c’est-à-dire qu’on estime des groupes qui n’existent pas. En particulier, l’hypothèse d’indépendance des observations à travers le temps lorsque ces dernières étaient corrélées résultait en l’estimation de plusieurs groupes qui n’existaient pas. Cette surestimation du nombre de groupes entraîne aussi une surparamétrisation, c’est-à-dire qu’on utilise plus de paramètres qu’il n’est nécessaire pour modéliser les données. Finalement, des modèles de mélanges ont été estimés sur des données de comportements et d’habiletés cognitives. Nous avons estimé les mélanges en supposant d’abord une structure de covariance puis l’indépendance. On se rend compte que dans la plupart des cas l’ajout d’une structure de covariance a pour conséquence d’estimer moins de groupes et les résultats sont plus simples et plus clairs à interpréter.

Statistiques appliquées en chirurgie cardiaque adulte : analyses de survie et applications du “propensity score”

L'objectif principal de ce travail est d’étudier en profondeur certaines techniques biostatistiques avancées en recherche évaluative en chirurgie cardiaque adulte. Les études ont été conçues pour intégrer les concepts d'analyse de survie, analyse de régression avec “propensity score”, et analyse de coûts. Le premier manuscrit évalue la survie après la réparation chirurgicale de la dissection aigüe de l’aorte ascendante. Les analyses statistiques utilisées comprennent : analyses de survie avec régression paramétrique des phases de risque et d'autres méthodes paramétriques (exponentielle, Weibull), semi-paramétriques (Cox) ou non-paramétriques (Kaplan-Meier) ; survie comparée à une cohorte appariée pour l’âge, le sexe et la race utilisant des tables de statistiques de survie gouvernementales ; modèles de régression avec “bootstrapping” et “multinomial logit model”. L'étude a démontrée que la survie s'est améliorée sur 25 ans en lien avec des changements dans les techniques chirurgicales et d’imagerie diagnostique. Le second manuscrit est axé sur les résultats des pontages coronariens isolés chez des patients ayant des antécédents d'intervention coronarienne percutanée. Les analyses statistiques utilisées comprennent : modèles de régression avec “propensity score” ; algorithme complexe d'appariement (1:3) ; analyses statistiques appropriées pour les groupes appariés (différences standardisées, “generalized estimating equations”, modèle de Cox stratifié). L'étude a démontrée que l’intervention coronarienne percutanée subie 14 jours ou plus avant la chirurgie de pontages coronariens n'est pas associée à des résultats négatifs à court ou long terme. Le troisième manuscrit évalue les conséquences financières et les changements démographiques survenant pour un centre hospitalier universitaire suite à la mise en place d'un programme de chirurgie cardiaque satellite. Les analyses statistiques utilisées comprennent : modèles de régression multivariée “two-way” ANOVA (logistique, linéaire ou ordinale) ; “propensity score” ; analyses de coûts avec modèles paramétriques Log-Normal. Des modèles d’analyse de « survie » ont également été explorés, utilisant les «coûts» au lieu du « temps » comme variable dépendante, et ont menés à des conclusions similaires. L'étude a démontrée que, après la mise en place du programme satellite, moins de patients de faible complexité étaient référés de la région du programme satellite au centre hospitalier universitaire, avec une augmentation de la charge de travail infirmier et des coûts.

Numerical Investigations on Soil Structure Interaction of Multistorey Frames

Frames are the most widely used structural system for multistorey buildings. A building frame is a three dimensional discrete structure consisting of a number of high rise bays in two directions at right angles to each other in the vertical plane. Multistorey frames are a three dimensional lattice structure which are statically indeterminate. Frames sustain gravity loads and resist lateral forces acting on it. India lies at the north westem end of the Indo-Australian tectonic plate and is identified as an active tectonic area. Under horizontal shaking of the ground, horizontal inertial forces are generated at the floor levels of a multistorey frame. These lateral inertia forces are transferred by the floor slab to the beams, subsequently to the columns and finally to the soil through the foundation system. There are many parameters that affect the response of a structure to ground excitations such as, shape, size and geometry of the structure, type of foundation, soil characteristics etc. The Soil Structure Interaction (SS1) effects refer to the influence of the supporting soil medium on the behavior of the structure when it is subjected to different types of loads. Interaction between the structure and its supporting foundation and soil, which is a complete system, has been modeled with finite elements. Numerical investigations have been carried out on a four bay, twelve storeyed regular multistorey frame considering depth of fixity at ground level, at characteristic depth of pile and at full depth. Soil structure interaction effects have been studied by considering two models for soil viz., discrete and continuum. Linear static analysis has been conducted to study the interaction effects under static load. Free vibration analysis and further shock spectrum analysis has been conducted to study the interaction effects under time dependent loads. The study has been extended to four types of soil viz., laterite, sand, alluvium and layered.The structural responses evaluated in the finite element analysis are bending moment, shear force and axial force for columns, and bending moment and shear force for beams. These responses increase with increase in the founding depth; however these responses show minimal increase beyond the characteristic length of pile. When the soil structure interaction effects are incorporated in the analysis, the aforesaid responses of the frame increases upto the characteristic depth and decreases when the frame has been analysed for the full depth. It has been observed that shock spectrum analysis gives wide variation of responses in the frame compared to linear elastic analysis. Both increase and decrease in responses have been observed in the interior storeys. The good congruence shown by the two finite element models viz., discrete and continuum in linear static analysis has been absent in shock spectrum analysis.

Performance Assessment of Sandwich Structures with Debonds and Dents

A sandwich construction is a special form of the laminated composite consisting of light weight core, sandwiched between two stiff thin face sheets. Due to high stiffness to weight ratio, sandwich construction is widely adopted in aerospace industries. As a process dependent bonded structure, the most severe defects associated with sandwich construction are debond (skin core bond failure) and dent (locally deformed skin associated with core crushing). Reasons for debond may be attributed to initial manufacturing flaws or in service loads and dent can be caused by tool drops or impacts by foreign objects. This paper presents an evaluation on the performance of honeycomb sandwich cantilever beam with the presence of debond or dent, using layered finite element models. Dent is idealized by accounting core crushing in the core thickness along with the eccentricity of the skin. Debond is idealized using multilaminate modeling at debond location with contact element between the laminates. Vibration and buckling behavior of metallic honeycomb sandwich beam with and without damage are carried out. Buckling load factor, natural frequency, mode shape and modal strain energy are evaluated using finite element package ANSYS 13.0. Study shows that debond affect the performance of the structure more severely than dent. Reduction in the fundamental frequencies due to the presence of dent or debond is not significant for the case considered. But the debond reduces the buckling load factor significantly. Dent of size 8-20% of core thickness shows 13% reduction in buckling load capacity of the sandwich column. But debond of the same size reduced the buckling load capacity by about 90%. This underscores the importance of detecting these damages in the initiation level itself to avoid catastrophic failures. Influence of the damages on fundamental frequencies, mode shape and modal strain energy are examined. Effectiveness of these parameters as a damage detection tool for sandwich structure is also assessed

Strength Predictions of Hat Stiffened Plate

Hat Stiffened Plates are used in composite ships and are gaining popularity in metallic ship construction due to its high strength-to-weight ratio. Light weight structures will result in greater payload, higher speeds, reduced fuel consumption and environmental emissions. Numerical Investigations have been carried out using the commercial Finite Element software ANSYS 12 to substantiate the high strength-to-weight ratio of Hat Stiffened Plates over other open section stiffeners which are commonly used in ship building. Analysis of stiffened plate has always been a matter of concern for the structural engineers since it has been rather difficult to quantify the actual load sharing between stiffeners and plating. Finite Element Method has been accepted as an efficient tool for the analysis of stiffened plated structure. Best results using the Finite Element Method for the analysis of thin plated structures are obtained when both the stiffeners and the plate are modeled using thin plate elements having six degrees of freedom per node. However, one serious problem encountered with this design and analysis process is that the generation of the finite element models for a complex configuration is time consuming and laborious. In order to overcome these difficulties two different methods viz., Orthotropic Plate Model and Superelement for Hat Stiffened Plate have been suggested in the present work. In the Orthotropic Plate Model geometric orthotropy is converted to material orthotropy i.e., the stiffeners are smeared and they vanish from the field of analysis and the structure can be analysed using any commercial Finite Element software which has orthotropic elements in its element library. The Orthotropic Plate Model developed has predicted deflection, stress and linear buckling load with sufficiently good accuracy in the case of all four edges simply supported boundary condition. Whereas, in the case of two edges fixed and other two edges simply supported boundary condition even though the stress has been predicted with good accuracy there has been large variation in the deflection predicted. This variation in the deflection predicted is because, for the Orthotropic Plate Model the rigidity is uniform throughout the plate whereas in the actual Hat Stiffened Plate the rigidity along the line of attachment of the stiffeners to the plate is large as compared to the unsupported portion of the plate. The Superelement technique is a method of treating a portion of the structure as if it were a single element even though it is made up of many individual elements. The Superelement has predicted the deflection and in-plane stress of Hat Stiffened Plate with sufficiently good accuracy for different boundary conditions. Formulation of Superelement for composite Hat Stiffened Plate has also been presented in the thesis. The capability of Orthotropic Plate Model and Superelement to handle typical boundary conditions and characteristic loads in a ship structure has been demonstrated through numerical investigations.

Multivariate Density Estimation: An SVM Approach

We formulate density estimation as an inverse operator problem. We then use convergence results of empirical distribution functions to true distribution functions to develop an algorithm for multivariate density estimation. The algorithm is based upon a Support Vector Machine (SVM) approach to solving inverse operator problems. The algorithm is implemented and tested on simulated data from different distributions and different dimensionalities, gaussians and laplacians in $R^2$ and $R^{12}$. A comparison in performance is made with Gaussian Mixture Models (GMMs). Our algorithm does as well or better than the GMMs for the simulations tested and has the added advantage of being automated with respect to parameters.

A Factor analysis of hidrochemical composition of Llobregat river basin

Hydrogeological research usually includes some statistical studies devised to elucidate mean background state, characterise relationships among different hydrochemical parameters, and show the influence of human activities. These goals are achieved either by means of a statistical approach or by mixing models between end-members. Compositional data analysis has proved to be effective with the first approach, but there is no commonly accepted solution to the end-member problem in a compositional framework. We present here a possible solution based on factor analysis of compositions illustrated with a case study. We find two factors on the compositional bi-plot fitting two non-centered orthogonal axes to the most representative variables. Each one of these axes defines a subcomposition, grouping those variables that lay nearest to it. With each subcomposition a log-contrast is computed and rewritten as an equilibrium equation. These two factors can be interpreted as the isometric log-ratio coordinates (ilr) of three hidden components, that can be plotted in a ternary diagram. These hidden components might be interpreted as end-members. We have analysed 14 molarities in 31 sampling stations all along the Llobregat River and its tributaries, with a monthly measure during two years. We have obtained a bi-plot with a 57% of explained total variance, from which we have extracted two factors: factor G, reflecting geological background enhanced by potash mining; and factor A, essentially controlled by urban and/or farming wastewater. Graphical representation of these two factors allows us to identify three extreme samples, corresponding to pristine waters, potash mining influence and urban sewage influence. To confirm this, we have available analysis of diffused and widespread point sources identified in the area: springs, potash mining lixiviates, sewage, and fertilisers. Each one of these sources shows a clear link with one of the extreme samples, except fertilisers due to the heterogeneity of their composition. This approach is a useful tool to distinguish end-members, and characterise them, an issue generally difficult to solve. It is worth note that the end-member composition cannot be fully estimated but only characterised through log-ratio relationships among components. Moreover, the influence of each endmember in a given sample must be evaluated in relative terms of the other samples. These limitations are intrinsic to the relative nature of compositional data

Simulation of interlaminar and intralaminar damage in polymer-based composites for aeronautical applications under impact loading

La aplicación de materiales compuestos de matriz polimérica reforzados mediante fibras largas (FRP, Fiber Reinforced Plastic), está en gradual crecimiento debido a las buenas propiedades específicas y a la flexibilidad en el diseño. Uno de los mayores consumidores es la industria aeroespacial, dado que la aplicación de estos materiales tiene claros beneficios económicos y medioambientales. Cuando los materiales compuestos se aplican en componentes estructurales, se inicia un programa de diseño donde se combinan ensayos reales y técnicas de análisis. El desarrollo de herramientas de análisis fiables que permiten comprender el comportamiento mecánico de la estructura, así como reemplazar muchos, pero no todos, los ensayos reales, es de claro interés. Susceptibilidad al daño debido a cargas de impacto fuera del plano es uno de los aspectos de más importancia que se tienen en cuenta durante el proceso de diseño de estructuras de material compuesto. La falta de conocimiento de los efectos del impacto en estas estructuras es un factor que limita el uso de estos materiales. Por lo tanto, el desarrollo de modelos de ensayo virtual mecánico para analizar la resistencia a impacto de una estructura es de gran interés, pero aún más, la predicción de la resistencia residual después del impacto. En este sentido, el presente trabajo abarca un amplio rango de análisis de eventos de impacto a baja velocidad en placas laminadas de material compuesto, monolíticas, planas, rectangulares, y con secuencias de apilamiento convencionales. Teniendo en cuenta que el principal objetivo del presente trabajo es la predicción de la resistencia residual a compresión, diferentes tareas se llevan a cabo para favorecer el adecuado análisis del problema. Los temas que se desarrollan son: la descripción analítica del impacto, el diseño y la realización de un plan de ensayos experimentales, la formulación e implementación de modelos constitutivos para la descripción del comportamiento del material, y el desarrollo de ensayos virtuales basados en modelos de elementos finitos en los que se usan los modelos constitutivos implementados.

UV index measurement and model agreement: uncertainties and limitations

En les últimes dècades, l'increment dels nivells de radiació solar ultraviolada (UVR) que arriba a la Terra (principalment degut a la disminució d'ozó estratosfèric) juntament amb l'augment detectat en malalties relacionades amb l'exposició a la UVR, ha portat a un gran volum d'investigacions sobre la radiació solar en aquesta banda i els seus efectes en els humans. L'índex ultraviolat (UVI), que ha estat adoptat internacionalment, va ser definit amb el propòsit d'informar al públic general sobre els riscos d'exposar el cos nu a la UVR i per tal d'enviar missatges preventius. L'UVI es va definir inicialment com el valor màxim diari. No obstant, el seu ús actual s'ha ampliat i té sentit referir-se a un valor instantani o a una evolució diària del valor d'UVI mesurat, modelitzat o predit. El valor concret d'UVI està afectat per la geometria Sol-Terra, els núvols, l'ozó, els aerosols, l'altitud i l'albedo superficial. Les mesures d'UVI d'alta qualitat són essencials com a referència i per estudiar tendències a llarg termini; es necessiten també tècniques acurades de modelització per tal d'entendre els factors que afecten la UVR, per predir l'UVI i com a control de qualitat de les mesures. És d'esperar que les mesures més acurades d'UVI s'obtinguin amb espectroradiòmetres. No obstant, com que els costs d'aquests dispositius són elevats, és més habitual trobar dades d'UVI de radiòmetres eritemàtics (de fet, la majoria de les xarxes d'UVI estan equipades amb aquest tipus de sensors). Els millors resultats en modelització s'obtenen amb models de transferència radiativa de dispersió múltiple quan es coneix bé la informació d'entrada. No obstant, habitualment no es coneix informació d'entrada, com per exemple les propietats òptiques dels aerosols, la qual cosa pot portar a importants incerteses en la modelització. Sovint, s'utilitzen models més simples per aplicacions com ara la predicció d'UVI o l'elaboració de mapes d'UVI, ja que aquests són més ràpids i requereixen menys paràmetres d'entrada. Tenint en compte aquest marc de treball, l'objectiu general d'aquest estudi és analitzar l'acord al qual es pot arribar entre la mesura i la modelització d'UVI per condicions de cel sense núvols. D'aquesta manera, en aquest estudi es presenten comparacions model-mesura per diferents tècniques de modelització, diferents opcions d'entrada i per mesures d'UVI tant de radiòmetres eritemàtics com d'espectroradiòmeters. Com a conclusió general, es pot afirmar que la comparació model-mesura és molt útil per detectar limitacions i estimar incerteses tant en les modelitzacions com en les mesures. Pel que fa a la modelització, les principals limitacions que s'han trobat és la falta de coneixement de la informació d'aerosols considerada com a entrada dels models. També, s'han trobat importants diferències entre l'ozó mesurat des de satèl·lit i des de la superfície terrestre, la qual cosa pot portar a diferències importants en l'UVI modelitzat. PTUV, una nova i simple parametrització pel càlcul ràpid d'UVI per condicions de cel serens, ha estat desenvolupada en base a càlculs de transferència radiativa. La parametrització mostra una bona execució tant respecte el model base com en comparació amb diverses mesures d'UVI. PTUV ha demostrat la seva utilitat per aplicacions particulars com ara l'estudi de l'evolució anual de l'UVI per un cert lloc (Girona) i la composició de mapes d'alta resolució de valors d'UVI típics per un territori concret (Catalunya). En relació a les mesures, es constata que és molt important saber la resposta espectral dels radiòmetres eritemàtics per tal d'evitar grans incerteses a la mesura d'UVI. Aquest instruments, si estan ben caracteritzats, mostren una bona comparació amb els espectroradiòmetres d'alta qualitat en la mesura d'UVI. Les qüestions més importants respecte les mesures són la calibració i estabilitat a llarg termini. També, s'ha observat un efecte de temperatura en el PTFE, un material utilitzat en els difusors en alguns instruments, cosa que potencialment podria tenir implicacions importants en el camp experimental. Finalment, i pel que fa a les comparacions model-mesura, el millor acord s'ha trobat quan es consideren mesures d'UVI d'espectroradiòmetres d'alta qualitat i s'usen models de transferència radiativa que consideren les millors dades disponibles pel que fa als paràmetres òptics d'ozó i aerosols i els seus canvis en el temps. D'aquesta manera, l'acord pot ser tan alt dins un 0.1º% en UVI, i típicament entre menys d'un 3%. Aquest acord es veu altament deteriorat si s'ignora la informació d'aerosols i depèn de manera important del valor d'albedo de dispersió simple dels aerosols. Altres dades d'entrada del model, com ara l'albedo superficial i els perfils d'ozó i temperatura introdueixen una incertesa menor en els resultats de modelització.

Preferred structures in large-scale circulation and the effect of doubling greenhouse gas concentration in HadCM3

Preferred structures in the surface pressure variability are investigated in and compared between two 100-year simulations of the Hadley Centre climate model HadCM3. In the first (control) simulation, the model is forced with pre-industrial carbon dioxide concentration (1×CO2) and in the second simulation the model is forced with doubled CO2 concentration (2×CO2). Daily winter (December-January-February) surface pressures over the Northern Hemisphere are analysed. The identification of preferred patterns is addressed using multivariate mixture models. For the control simulation, two significant flow regimes are obtained at 5% and 2.5% significance levels within the state space spanned by the leading two principal components. They show a high pressure centre over the North Pacific/Aleutian Islands associated with a low pressure centre over the North Atlantic, and its reverse. For the 2×CO2 simulation, no such behaviour is obtained. At higher-dimensional state space, flow patterns are obtained from both simulations. They are found to be significant at the 1% level for the control simulation and at the 2.5% level for the 2×CO2 simulation. Hence under CO2 doubling, regime behaviour in the large-scale wave dynamics weakens. Doubling greenhouse gas concentration affects both the frequency of occurrence of regimes and also the pattern structures. The less frequent regime becomes amplified and the more frequent regime weakens. The largest change is observed over the Pacific where a significant deepening of the Aleutian low is obtained under CO2 doubling.

Asymptotic normality in mixtures of power series distributions

The problem of estimating the individual probabilities of a discrete distribution is considered. The true distribution of the independent observations is a mixture of a family of power series distributions. First, we ensure identifiability of the mixing distribution assuming mild conditions. Next, the mixing distribution is estimated by non-parametric maximum likelihood and an estimator for individual probabilities is obtained from the corresponding marginal mixture density. We establish asymptotic normality for the estimator of individual probabilities by showing that, under certain conditions, the difference between this estimator and the empirical proportions is asymptotically negligible. Our framework includes Poisson, negative binomial and logarithmic series as well as binomial mixture models. Simulations highlight the benefit in achieving normality when using the proposed marginal mixture density approach instead of the empirical one, especially for small sample sizes and/or when interest is in the tail areas. A real data example is given to illustrate the use of the methodology.

Potassium selective calix[4]semitubes

A new class of ionophore consisting of two calix[4]arene units linked through the lower rim by two ethylene chains, in combination with propyl ether and phenolic functional groups, has been developed. These calix[4]semitube molecules exhibit remarkable selectivity and fast complexation kinetics for potassium over all Group 1 metal cations. Molecular modelling studies, using structural models derived from crystallographic data, suggest the potassium cation is complexed by a horizontal, side-on route and not through the calix[4]arene annulus. The length of the bridging alkylene chain between the respective calix[4]arenes of the semitube structure dictates the strength and selectivity of alkali metal cation binding.

Volatility forecasting for risk management

Recent research has suggested that forecast evaluation on the basis of standard statistical loss functions could prefer models which are sub-optimal when used in a practical setting. This paper explores a number of statistical models for predicting the daily volatility of several key UK financial time series. The out-of-sample forecasting performance of various linear and GARCH-type models of volatility are compared with forecasts derived from a multivariate approach. The forecasts are evaluated using traditional metrics, such as mean squared error, and also by how adequately they perform in a modern risk management setting. We find that the relative accuracies of the various methods are highly sensitive to the measure used to evaluate them. Such results have implications for any econometric time series forecasts which are subsequently employed in financial decisionmaking.