947 resultados para Indian banks, efficiency, truncated regression, bootstrap


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A monetáris integráció központi szereplője a Közösség jegybankja. A közös valuta értékállóságának közvetlenül fő meghatározója a jegybank. Mozgásterét azonban több tényező alakítja. E tanulmány az intézményi és stratégiai, a tagállami (decentralizált fiskális) és a pénzpiaci környezet függvényében vizsgálja az Európai Központi Bank (ECB) lehetőségeit és monetáris politikájának hatásosságát. / === / The efficiency of the European Economic and Monetary Union is a big dilemma of European applied economics. The first part introduces the monetary policy made by ECB. Rates and objectives are the framework of efficiency analysis. The second part details the common pool resource problem in the community of EMU countries, and describes the prisoner's dilemma of indebting in a currency community. The EMU practice shows free riding behavior of many member states what generally causes higher default risks. The increasing indebtedness shows dysfunction too, as the ECB must adjust the interest rate to the higher default risk which means cost premiums for fiscally disciplined countries as well. The third part analyses the efficiency of the ECB through the standards of monetary transmission. The updated criteria can explain any success or failure of the ECB in a not perfectly homogeneous community. The measures of transmission used in the study are the way of financing (banks vs. market), terms of financing, structure of the banking sector, private sector indebtedness, structure of savings and wealth, price elasticity, interest rate elasticity, wage elasticity. They show that the single monetary policy can create tension in the community not only because of the fiscal differences but also due to money market discrepancies.

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This dissertation analyzes hospital efficiency using various econometric techniques. The first essay provides additional and recent evidence to the presence of contract management behavior in the U.S. hospital industry. Unlike previous studies, which focus on either an input-demand equation or the cost function of the firm, this paper estimates the two jointly using a system of nonlinear equations. Moreover, it addresses the longitudinal problem of institutions adopting contract management in different years, by creating a matched control group of non-adopters with the same longitudinal distribution as the group under study. The estimation procedure then finds that labor, and not capital, is the preferred input in U.S. hospitals regardless of managerial contract status. With institutions that adopt contract management benefiting from lower labor inefficiencies than the simulated non-contract adopters. These results suggest that while there is a propensity for expense preference behavior towards the labor input, contract managed firms are able to introduce efficiencies over conventional, owner controlled, firms. Using data for the years 1998 through 2007, the second essay investigates the production technology and cost efficiency faced by Florida hospitals. A stochastic frontier multiproduct cost function is estimated in order to test for economies of scale, economies of scope, and relative cost efficiencies. The results suggest that small-sized hospitals experience economies of scale, while large and medium sized institutions do not. The empirical findings show that Florida hospitals enjoy significant scope economies, regardless of size. Lastly, the evidence suggests that there is a link between hospital size and relative cost efficiency. The results of the study imply that state policy makers should be focused on increasing hospital scale for smaller institutions while facilitating the expansion of multiproduct production for larger hospitals. The third and final essay employs a two staged approach in analyzing the efficiency of hospitals in the state of Florida. In the first stage, the Banker, Charnes, and Cooper model of Data Envelopment Analysis is employed in order to derive overall technical efficiency scores for each non-specialty hospital in the state. Additionally, input slacks are calculated and reported in order to identify the factors of production that each hospital may be over utilizing. In the second stage, we employ a Tobit regression model in order to analyze the effects a number of structural, managerial, and environmental factors may have on a hospital’s efficiency. The results indicated that most non-specialty hospitals in the state are operating away from the efficient production frontier. The results also indicate that the structural make up, managerial choices, and level of competition Florida hospitals face have an impact on their overall technical efficiency.

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Seismic and multibeam data, as well as sediment samples were acquired in the South Malé Atoll in the Maldives archipelago in 2011 to unravel the stratigraphy and facies of the lagoonal deposits. Multichannel seismic lines show that the sedimentary succession locally reaches a maximum thickness of 15-20 m above an unconformity interpreted as the emersion surface which developed during the last glacial sea-level lowstand. Such depocenters are located in current-protected areas flanking the reef rim of the atoll or in infillings of karst dolinas. Much of the 50 m deep sea floor in the lagoon interior is current swept, and has no or very minor sediment cover. Erosive current moats line drowned patch reefs, whereas other areas are characterized by nondeposition. Karst sink holes, blue holes and karst valleys occur throughout the lagoon, from its rim to its center. Lagoonal sediments are mostly carbonate rubble and coarse-grained carbonate sands with frequent large benthic foraminifers, Halimeda flakes, red algal nodules, mollusks, bioclasts, and intraclasts, some of them glauconitic, as well as very minor ooids. Finer-grained deposits locally are deposited in current-protected areas behind elongated faros, i.e., small atolls which are part of the rim of South Malé Atoll. The South Malé Atoll is a current-flushed atoll, where water and sediment export with the open sea is facilitated by the multiple passes dissecting the atoll rim. With an elevated reef rim and tower-like reefs in the atoll interior it is an example of a leaky bucket atoll which shares characteristics of incipiently drowned carbonate banks or drowning sequences as known from the geological record.

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Thirty-six 12-month-old hill hoggets were used in a 2 genotype (18 Scottish Blackface vs. 18 Swaledale×Scottish Blackface)×3 diet (fresh vs. ensiled vs. pelleted ryegrass) factorial design experiment to evaluate the effects of hogget genotype and forage type on enteric methane (CH4) emissions and nitrogen (N) utilisation. The hoggets were offered 3 diets ad libitum with no concentrate supplementation in a single period study with 6 hoggets for each of the 6 genotype×diet combinations (n=6). Fresh ryegrass was harvested daily in the morning. Pelleted ryegrass was sourced from a commercial supplier (Aylescott Driers & Feeds, Burrington, UK) and the ryegrass silage was ensiled with Ecosyl (Lactobacillus plantarum, Volac International Limited, Hertfordshire, UK) as an additive. The hoggets were housed in individual pens for at least 14 d before being transferred to individual respiration chambers for a further 4 d with feed intake, faeces and urine outputs and CH4 emissions measured. There was no significant interaction between genotype and forage type on any parameter evaluated. Sheep offered pelleted grass had greater feed intake (e.g. DM, energy and N) but less energy and nutrient apparent digestibility (e.g. DM, N and neutral detergent fibre (NDF)) than those given fresh grass or grass silage (P<0.001). Feeding pelleted grass, rather than fresh grass or grass silage, reduced enteric CH4 emissions as a proportion of DM intake and gross energy (GE) intake (P<0.01). Sheep offered fresh grass had a significantly lower acid detergent fibre (ADF) apparent digestibility, and CH4 energy output (CH4-E) as a proportion of GE intake than those offered grass silage (P<0.001). There was no significant difference, in CH4 emission rate or N utilisation efficiency when compared between Scottish Blackface and Swaledale × Scottish Blackface. Linear and multiple regression techniques were used to develop relationships between CH4 emissions or N excretion and dietary and animal variables using data from sheep offered fresh ryegrass and grass silage. The equation relating CH4-E (MJ/d) to GE intake (GEI, MJ/d), energy apparent digestibility (DE/GE) and metabolisability (ME/GE) resulted in a high r2 (CH4-E=0.074 GEI+9.2 DE/GE−10.2 ME/GE−0.37, r2=0.93). N intake (NI) was the best predictor for manure N excretion (Manure N=0.66 NI+0.96, r2=0.85). The use of these relationships can potentially improve the precision and decrease the uncertainty in predicting CH4 emissions and N excretion for sheep production systems managed under the current feeding conditions.

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Cette thèse développe des méthodes bootstrap pour les modèles à facteurs qui sont couram- ment utilisés pour générer des prévisions depuis l'article pionnier de Stock et Watson (2002) sur les indices de diffusion. Ces modèles tolèrent l'inclusion d'un grand nombre de variables macroéconomiques et financières comme prédicteurs, une caractéristique utile pour inclure di- verses informations disponibles aux agents économiques. Ma thèse propose donc des outils éco- nométriques qui améliorent l'inférence dans les modèles à facteurs utilisant des facteurs latents extraits d'un large panel de prédicteurs observés. Il est subdivisé en trois chapitres complémen- taires dont les deux premiers en collaboration avec Sílvia Gonçalves et Benoit Perron. Dans le premier article, nous étudions comment les méthodes bootstrap peuvent être utilisées pour faire de l'inférence dans les modèles de prévision pour un horizon de h périodes dans le futur. Pour ce faire, il examine l'inférence bootstrap dans un contexte de régression augmentée de facteurs où les erreurs pourraient être autocorrélées. Il généralise les résultats de Gonçalves et Perron (2014) et propose puis justifie deux approches basées sur les résidus : le block wild bootstrap et le dependent wild bootstrap. Nos simulations montrent une amélioration des taux de couverture des intervalles de confiance des coefficients estimés en utilisant ces approches comparativement à la théorie asymptotique et au wild bootstrap en présence de corrélation sérielle dans les erreurs de régression. Le deuxième chapitre propose des méthodes bootstrap pour la construction des intervalles de prévision permettant de relâcher l'hypothèse de normalité des innovations. Nous y propo- sons des intervalles de prédiction bootstrap pour une observation h périodes dans le futur et sa moyenne conditionnelle. Nous supposons que ces prévisions sont faites en utilisant un ensemble de facteurs extraits d'un large panel de variables. Parce que nous traitons ces facteurs comme latents, nos prévisions dépendent à la fois des facteurs estimés et les coefficients de régres- sion estimés. Sous des conditions de régularité, Bai et Ng (2006) ont proposé la construction d'intervalles asymptotiques sous l'hypothèse de Gaussianité des innovations. Le bootstrap nous permet de relâcher cette hypothèse et de construire des intervalles de prédiction valides sous des hypothèses plus générales. En outre, même en supposant la Gaussianité, le bootstrap conduit à des intervalles plus précis dans les cas où la dimension transversale est relativement faible car il prend en considération le biais de l'estimateur des moindres carrés ordinaires comme le montre une étude récente de Gonçalves et Perron (2014). Dans le troisième chapitre, nous suggérons des procédures de sélection convergentes pour les regressions augmentées de facteurs en échantillons finis. Nous démontrons premièrement que la méthode de validation croisée usuelle est non-convergente mais que sa généralisation, la validation croisée «leave-d-out» sélectionne le plus petit ensemble de facteurs estimés pour l'espace généré par les vraies facteurs. Le deuxième critère dont nous montrons également la validité généralise l'approximation bootstrap de Shao (1996) pour les regressions augmentées de facteurs. Les simulations montrent une amélioration de la probabilité de sélectionner par- cimonieusement les facteurs estimés comparativement aux méthodes de sélection disponibles. L'application empirique revisite la relation entre les facteurs macroéconomiques et financiers, et l'excès de rendement sur le marché boursier américain. Parmi les facteurs estimés à partir d'un large panel de données macroéconomiques et financières des États Unis, les facteurs fortement correlés aux écarts de taux d'intérêt et les facteurs de Fama-French ont un bon pouvoir prédictif pour les excès de rendement.

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In the study, the production efficiency of catfish in Cross River State was determined. Data was obtained from 120 fish farmers were randomly selected from Cross River Agricultural Zones, using a multistage random sampling technique. Multiple regression analysis model was the main tool of data analysis where different functions were tried. The results indicated that Cobb-Douglass production function had the best fit in explaining the relationship between output of catfish and inputs used, the coefficient of multiple determinant (R2 = 0.61) indicates that sixtyone percent of the variability in output of catfish is explained by the independent variables. The results also indicate that farmers’ educational level positively influence their level of efficiency in catfish production in the study area. The F-value of 16.427 indicates the overall significance of the model at 1 percent level, indicating that there is a significant linear relationship between the independent variables taken together and the yield of catfish produced in Cross River State. The marginal value products of fish pond size (farm size), labour and feed (diet) were N67.50, N 178.13 and N 728.00 respectively, while allocative efficiency for (farm size), labour and feed (diet) were (0.09 over utilized, 2.85 under utilized and 0.99 over utilized), respectively, there existed allocative in-efficiency, there is a high potential for catfish farmers to increase their yields and income. Based on the findings of this study, it is recommended that fish farmers should expand fish farms, improving on production efficiency and adopting new technologies. Regular awareness campaign about new technologies in fish farming should be embarked by extension agents to make fish farmers know the importance of adopting new technologies. KEYWORDS: Production efficiency, Catfish, Cobb-Douglass, Production function, Cross River State

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Cette thèse développe des méthodes bootstrap pour les modèles à facteurs qui sont couram- ment utilisés pour générer des prévisions depuis l'article pionnier de Stock et Watson (2002) sur les indices de diffusion. Ces modèles tolèrent l'inclusion d'un grand nombre de variables macroéconomiques et financières comme prédicteurs, une caractéristique utile pour inclure di- verses informations disponibles aux agents économiques. Ma thèse propose donc des outils éco- nométriques qui améliorent l'inférence dans les modèles à facteurs utilisant des facteurs latents extraits d'un large panel de prédicteurs observés. Il est subdivisé en trois chapitres complémen- taires dont les deux premiers en collaboration avec Sílvia Gonçalves et Benoit Perron. Dans le premier article, nous étudions comment les méthodes bootstrap peuvent être utilisées pour faire de l'inférence dans les modèles de prévision pour un horizon de h périodes dans le futur. Pour ce faire, il examine l'inférence bootstrap dans un contexte de régression augmentée de facteurs où les erreurs pourraient être autocorrélées. Il généralise les résultats de Gonçalves et Perron (2014) et propose puis justifie deux approches basées sur les résidus : le block wild bootstrap et le dependent wild bootstrap. Nos simulations montrent une amélioration des taux de couverture des intervalles de confiance des coefficients estimés en utilisant ces approches comparativement à la théorie asymptotique et au wild bootstrap en présence de corrélation sérielle dans les erreurs de régression. Le deuxième chapitre propose des méthodes bootstrap pour la construction des intervalles de prévision permettant de relâcher l'hypothèse de normalité des innovations. Nous y propo- sons des intervalles de prédiction bootstrap pour une observation h périodes dans le futur et sa moyenne conditionnelle. Nous supposons que ces prévisions sont faites en utilisant un ensemble de facteurs extraits d'un large panel de variables. Parce que nous traitons ces facteurs comme latents, nos prévisions dépendent à la fois des facteurs estimés et les coefficients de régres- sion estimés. Sous des conditions de régularité, Bai et Ng (2006) ont proposé la construction d'intervalles asymptotiques sous l'hypothèse de Gaussianité des innovations. Le bootstrap nous permet de relâcher cette hypothèse et de construire des intervalles de prédiction valides sous des hypothèses plus générales. En outre, même en supposant la Gaussianité, le bootstrap conduit à des intervalles plus précis dans les cas où la dimension transversale est relativement faible car il prend en considération le biais de l'estimateur des moindres carrés ordinaires comme le montre une étude récente de Gonçalves et Perron (2014). Dans le troisième chapitre, nous suggérons des procédures de sélection convergentes pour les regressions augmentées de facteurs en échantillons finis. Nous démontrons premièrement que la méthode de validation croisée usuelle est non-convergente mais que sa généralisation, la validation croisée «leave-d-out» sélectionne le plus petit ensemble de facteurs estimés pour l'espace généré par les vraies facteurs. Le deuxième critère dont nous montrons également la validité généralise l'approximation bootstrap de Shao (1996) pour les regressions augmentées de facteurs. Les simulations montrent une amélioration de la probabilité de sélectionner par- cimonieusement les facteurs estimés comparativement aux méthodes de sélection disponibles. L'application empirique revisite la relation entre les facteurs macroéconomiques et financiers, et l'excès de rendement sur le marché boursier américain. Parmi les facteurs estimés à partir d'un large panel de données macroéconomiques et financières des États Unis, les facteurs fortement correlés aux écarts de taux d'intérêt et les facteurs de Fama-French ont un bon pouvoir prédictif pour les excès de rendement.

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Objetivo: Describir la relación de las etapas de cambio conductual frente al consumo de frutas y verduras con el estado nutricional en un grupo de escolares de Bogotá, Colombia, pertenecientes al estudio FUPRECOL. Métodos: Estudio de corte transversal en 1.922 niños y adolescentes entre 9 y 17 años, pertenecientes a nueve instituciones educativas oficiales de Bogotá. Se aplicó de manera auto-diligenciada el cuestionario de cambio de comportamiento (CCC-Fuprecol) validado en el “estudio FUPRECOL” y se calculó el Índice de Masa Corporal (IMC) como marcador del estado nutricional. Se calcularon prevalencias y se establecieron asociaciones mediante modelos de regresión logística binaria. Resultados: La muestra estuvo conformada por 1.045 niños-niñas y adolescentes vs hombres (45.6%) y mujeres (54.3%) y 877. La mayor proporción de consumo de frutas en el subgrupo de hombres (niños entre 9 y 12 años vs. adolescentes entre 13 y 17 años) se observó en la etapa de mantenimiento, (53.3 % vs. 38.8 %, X2 p<0.001), seguido de preparación/acción (25.0 % vs. 32.4 %, X2 p<0.001). En mujeres entre 9 y 12 años, la mayor proporción se ubicó en la etapa de mantenimiento (54.4 %), a diferencia de las adolescentes entre 13 y 17 años que acusaron mayor frecuencia la etapa de preparación/acción (42.0 %). Se observó que pertenecer al grupo de mujeres, se asociaba como variable para el cumplimiento de la recomendación mínima de frutas y verduras con valores de OR 1.54 (IC95% 1.22-1.93) y OR 1.48 (IC95% 1.19-1.84), respectivamente. Conclusiones: Aproximadamente, 66 % de los participantes tienen la intención o la voluntad de cumplir las recomendaciones de consumo de frutas y verduras. La identificación temprana de niños y adolescentes con bajo consumo de alimentos vegetales, permitirá implementar intervenciones para promover comportamientos saludables a fin de prevenir el riesgo cardiometabólico en la edad adulta.