Road Sign Recognition based onInvariant Features using SupportVector Machine

Since last two decades researches have been working on developing systems that can assistsdrivers in the best way possible and make driving safe. Computer vision has played a crucialpart in design of these systems. With the introduction of vision techniques variousautonomous and robust real-time traffic automation systems have been designed such asTraffic monitoring, Traffic related parameter estimation and intelligent vehicles. Among theseautomatic detection and recognition of road signs has became an interesting research topic.The system can assist drivers about signs they don’t recognize before passing them.Aim of this research project is to present an Intelligent Road Sign Recognition System basedon state-of-the-art technique, the Support Vector Machine. The project is an extension to thework done at ITS research Platform at Dalarna University [25]. Focus of this research work ison the recognition of road signs under analysis. When classifying an image its location, sizeand orientation in the image plane are its irrelevant features and one way to get rid of thisambiguity is to extract those features which are invariant under the above mentionedtransformation. These invariant features are then used in Support Vector Machine forclassification. Support Vector Machine is a supervised learning machine that solves problemin higher dimension with the help of Kernel functions and is best know for classificationproblems.

A stopping rule while searching for optimal solution of facility-location

Solutions to combinatorial optimization, such as p-median problems of locating facilities, frequently rely on heuristics to minimize the objective function. The minimum is sought iteratively and a criterion is needed to decide when the procedure (almost) attains it. However, pre-setting the number of iterations dominates in OR applications, which implies that the quality of the solution cannot be ascertained. A small branch of the literature suggests using statistical principles to estimate the minimum and use the estimate for either stopping or evaluating the quality of the solution. In this paper we use test-problems taken from Baesley's OR-library and apply Simulated Annealing on these p-median problems. We do this for the purpose of comparing suggested methods of minimum estimation and, eventually, provide a recommendation for practioners. An illustration ends the paper being a problem of locating some 70 distribution centers of the Swedish Post in a region.

Estimação e previsão em processos com longa dependência sazonais

Neste trabalho analisamos alguns processos com longa dependência sazonais, denotados por SARFIMA(0,D, 0)s, onde s é a sazonalidade. Os estudos de estimação e previsão estão baseados em simulações de Monte Carlo para diferentes tamanhos amostrais e diferentes sazonalidades. Para estimar o parâmetro D de diferenciação sazonal utilizamos os estimadores propostos por Geweke e Porter-Hudak (1983), Reisen (1994) e Fox e Taqqu (1986). Para os dois primeiros procedimentos de estimação consideramos seis diferentes maneiras de compor o número de regressores necessários na análise de regressão, com o intuito de melhor comparar seus desempenhos. Apresentamos um estudo sobre previsão h-passos à frente utilizando os processos SARFIMA(0,D, 0)s no qual analisamos o erro de previsão, as variâncias teórica e amostral, o vício, o pervício e o erro quadrático médio.

Is there a price puzzle in Brazil? An application of Bias-Corrected Bootstrap

Using data from the United States, Japan, Germany , United Kingdom and France, Sims (1992) found that positive innovations to shortterm interest rates led to sharp, persistent increases in the price level. The result was conÖrmed by other authors and, as a consequence of its non-expectable nature, was given the name "price puzzle" by Eichenbaum (1992). In this paper I investigate the existence of a price puzzle in Brazil using the same type of estimation and benchmark identiÖcation scheme employed by Christiano et al. (2000). In a methodological improvement over these studies, I qualify the results with the construction of bias-corrected bootstrap conÖdence intervals. Even though the data does show the existence of a statistically signiÖcant price puzzle in Brazil, it lasts for only one quarter and is quantitatively immaterial

Common cycles in macroeconomic aggregates (revised version)

Although there has been substantial research on long-run co-movement (common trends) in the empirical macroeconomics literature. little or no work has been done on short run co-movement (common cycles). Investigating common cycles is important on two grounds: first. their existence is an implication of most dynamic macroeconomic models. Second. they impose important restrictions on dynamic systems. Which can be used for efficient estimation and forecasting. In this paper. using a methodology that takes into account short- and long-run co-movement restrictions. we investigate their existence in a multivariate data set containing U.S. per-capita output. consumption. and investment. As predicted by theory. the data have common trends and common cycles. Based on the results of a post-sample forecasting comparison between restricted and unrestricted systems. we show that a non-trivial loss of efficiency results when common cycles are ignored. If permanent shocks are associated with changes in productivity. the latter fails to be an important source of variation for output and investment contradicting simple aggregate dynamic models. Nevertheless. these shocks play a very important role in explaining the variation of consumption. Showing evidence of smoothing. Furthermore. it seems that permanent shocks to output play a much more important role in explaining unemployment fluctuations than previously thought.

Mercado secundário de títulos públicos: microestrutura, liquidez e spread de compra e venda para o mercado de LTNs no Brasil

Este trabalho está dividido em dois ensaios. O primeiro ensaio examina aspectos da liquidez do mercado secundário de títulos públicos no Brasil no período 2003 a 2006 e os determinantes do spread de compra e venda no mercado secundário de LTN - Letra do Tesouro Nacional no período 2005 a 2006. Os spreads foram calculados com base em dados diários de alta freqüência, para períodos de 30 minutos e de um dia. Em linhas gerais, a liquidez é um determinante importante no cálculo do spread. Especificamente os spreads diminuem quando os volumes ofertados aumentam. No caso dos prazos de vencimento, os spreads aumentam quando os prazos se ampliam. LTNs com prazos de vencimentos até 30 dias apresentaram spreads de 1 centavo de reais (1.89 bp) enquanto que LTNs com prazos acima de dois anos apresentaram spreads médios em torno de 54 centavos de reais (3.84 bp) para intervalos de 30 minutos e 81 centavos de reais (5.72 bp) para intervalos de um dia. Os testes econométricos foram realizados com base em um modelo apresentado por Chakravarty e Sarkar (1999) e aplicado ao mercado americano de bonds no período de 1995 e 1997. Os testes foram feitos utilizando-se a técnica do Método dos Momentos Generalizados (GMM). Os resultados confirmam o spread de compra e venda como medida importante no acompanhamento da liquidez. O segundo ensaio compara aspectos da liquidez e da microestrutura do mercado de títulos públicos em alguns paises como Brasil, Chile, México, Coréia, Singapura, Polônia e Estados Unidos. A análise utiliza algumas dimensões da microestrutura como a liquidez do mercado secundário (spread de compra e venda, giro do estoque de títulos e vencimentos mais negociados), os custos de eficiência, a estrutura e transparência do mercado primário e secundário e, por último, a segurança do mercado. O objetivo é comparar as características e o funcionamento dos mercados secundários desses paises e, confrontar com a realidade do mercado brasileiro face ao desenvolvimento da microestrutura. Apesar da falta de alongamento dos prazos dos títulos públicos, o mercado secundário no Brasil apresenta aspectos da microestrutura semelhantes aos paises em consideração o que sugere a existência de outros fatores fora a microestrutura que limitam o aumento dos prazos. Os resultados do primeiro ensaio ajudam nas comparações dos demais paises. Como resultado, encontramos que embora a liquidez do mercado secundário de títulos públicos no Brasil concentra-se em papéis de prazo menor, este fato provavelmente não se deve a questões de microestrutura do mercado.

Dois exercícios de política monetária e fiscal com atuação ótima do Banco Central

O objetivo da tese é analisar questões relativas à coordenação entre as políticas monetária e fiscal no Brasil após a adoção do regime de metas de inflação. Utiliza-se de um modelo de metas de inflação para uma economia pequena e aberta para a incorporação um bloco de equações que descrevem a dinâmica das variáveis fiscais. Tendo por base os conceitos de Leeper (1991), ambas as entidades, Banco Central e Tesouro Nacional, podem agir de forma ativa ou passiva, e será este comportamento estratégico que determinará a eficiência da política monetária. Foram estimados os parâmetros que calibram o modelo e feitas as simulações para alguns dos choques que abalaram a economia brasileira nos últimos anos. Os resultados mostraram que nos arranjos em que a autoridade fiscal reage a aumentos de dívida pública com alterações no superávit primário, a trajetória de ajuste das variáveis frente a choques tende a ser, na maioria dos casos, menos volátil propiciando uma atuação mais eficiente do Banco Central. Nestes arranjos, o Banco Central não precisa tomar para si funções que são inerentes ao Tesouro. Também são analisadas as variações no comportamento do Banco Central e do Tesouro Nacional em função de diferentes composições da dívida pública. Os resultados mostram que a estrutura do endividamento público será benéfica, ou não, à condução das políticas monetária e fiscal, dependendo do tipo de choque enfrentado. O primeiro capítulo, introdutório, procura contextualizar o regime de metas de inflação brasileiro e descrever, sucintamente, a evolução da economia brasileira desde sua implantação. No segundo capítulo são analisados os fundamentos teóricos do regime de metas de inflação, sua origem e principais componentes; em seguida, são apresentados, as regras de política fiscal necessárias à estabilidade de preços e o problema da dominância fiscal no âmbito da economia brasileira. O terceiro capítulo apresenta a incorporação do bloco de equações fiscais no modelo de metas de inflação para economia aberta proposto por Svensson (2000), e as estimações e calibrações dos seus parâmetros para a economia brasileira. O quarto capítulo discute as diferentes formas de coordenação entre as autoridades monetária e fiscal e a atuação ótima do Banco Central. O quinto capítulo tem como base a mais eficiente forma de coordenação obtida no capítulo anterior para analisar as mudanças no comportamento da autoridade monetária e fiscal frente a diferentes estruturas de prazos e indexadores da dívida pública que afetam suas elasticidades, juros, inflação e câmbio.

Using irregularly spaced returns to estimate multi-factor models: application to Brazilian equity data

Multi-factor models constitute a useful tool to explain cross-sectional covariance in equities returns. We propose in this paper the use of irregularly spaced returns in the multi-factor model estimation and provide an empirical example with the 389 most liquid equities in the Brazilian Market. The market index shows itself significant to explain equity returns while the US$/Brazilian Real exchange rate and the Brazilian standard interest rate does not. This example shows the usefulness of the estimation method in further using the model to fill in missing values and to provide interval forecasts.

Exploratory semiparametric analysis of two-dimensional diffusions in finance

We examine bivariate extensions of Aït-Sahalia’s approach to the estimation of univariate diffusions. Our message is that extending his idea to a bivariate setting is not straightforward. In higher dimensions, as opposed to the univariate case, the elements of the Itô and Fokker-Planck representations do not coincide; and, even imposing sensible assumptions on the marginal drifts and volatilities is not sufficient to obtain direct generalisations. We develop exploratory estimation and testing procedures, by parametrizing the drifts of both component processes and setting restrictions on the terms of either the Itô or the Fokker-Planck covariance matrices. This may lead to highly nonlinear ordinary differential equations, where the definition of boundary conditions is crucial. For the methods developed, the Fokker-Planck representation seems more tractable than the Itô’s. Questions for further research include the design of regularity conditions on the time series dependence in the data, the kernels actually used and the bandwidths, to obtain asymptotic properties for the estimators proposed. A particular case seems promising: “causal bivariate models” in which only one of the diffusions contributes to the volatility of the other. Hedging strategies which estimate separately the univariate diffusions at stake may thus be improved.

Realized volatility: evidence from Brazil

Using intraday data for the most actively traded stocks on the São Paulo Stock Market (BOVESPA) index, this study considers two recently developed models from the literature on the estimation and prediction of realized volatility: the Heterogeneous Autoregressive Model of Realized Volatility (HAR-RV), developed by Corsi (2009), and the Mixed Data Sampling model (MIDAS-RV), developed by Ghysels et al. (2004). Using measurements to compare in-sample and out-of-sample forecasts, better results were obtained with the MIDAS-RV model for in-sample forecasts. For out-of-sample forecasts, however, there was no statistically signi cant di¤erence between the models. We also found evidence that the use of realized volatility induces distributions of standardized returns that are closer to normal

Previsão da estrutura a termo brasileira utilizando de fatores macroeconômicos

Este artigo estuda a previsão da estrutura a termo da taxa de juros brasileira utilizando de fatores comuns extraídos de uma vasta base de séries macroeconômicas. Os períodos para estimação e previsão compreendem o intervalo de Janeiro de 2000 a Maio de 2012. Foram empregas 171 séries mensais para a construção da base. Primeiramente foi implementado o modelo proposto por Moench (2008), no qual a dinâmica da taxa de juros de curto prazo é modelada através de um FAVAR e a estrutura a termo é derivada utilizando-se de restrições implicadas por não arbitragem. A escolha pela adoção deste modelo se deve aos resultados obtidos no estudo original, nos quais tal modelagem apresentou melhor desempenho preditivo para horizontes intermediários e longos quando comparado com benchmarks usuais. Contudo, tais resultados também apresentaram uma deterioração progressiva à medida que as maturidades aumentam, evidenciando uma possível inadequação do modelo para as partes intermediária e longa da curva. A implementação deste modelo para a estrutura a termo brasileira levou a resultados muito similares ao do estudo original. Visando contornar a deterioração mencionada, foi proposta uma modelagem alternativa na qual a dinâmica de cada taxa é modelada conjuntamente com os fatores macroeconômicos, eliminando-se as restrições implicadas por não arbitragem. Tal modelagem proporcionou resultados de previsão amplamente superiores e através dela foi possível confirmar a inadequação descrita. Por fim, também foi realizada a inserção dos fatores macro na dinâmica dos fatores beta do modelo de Diebold e Li (2006), levando a um grande ganho de capacidade preditiva, principalmente para horizontes maiores de previsão.

Relação entre as componentes principais da estrutura a termo da taxa de juros brasileira e as variáveis macroeconômicas

Este trabalho observa como as variáveis macroeconômicas (expectativa de inflação, juro real, hiato do produto e a variação cambial) influenciam a dinâmica da Estrutura a Termo da Taxa de Juros (ETTJ). Esta dinâmica foi verificada introduzindo a teoria de Análise de Componentes Principais (ACP) para capturar o efeito das componentes mais relevantes na ETTJ (nível, inclinação e curvatura). Utilizando-se as estimativas por mínimos quadrados ordinários e pelo método generalizado dos momentos, foi verificado que existe uma relação estatisticamente significante entre as variáveis macroeconômicas e as componentes principais da ETTJ.

Is there a price puzzle in Brazil? an application of bias- corrected bootstrap

Using data from the United States, Japan, Germany , United Kingdom and France, Sims (1992) found that positive innovations to shortterm interest rates led to sharp, persistent increases in the price leveI. The result was confirmed by other authors and, as a consequence of its non-expectable nature, was given the name "price puzzle" by Eichenbaum (1992). In this paper I investigate the existence of a price puzzle in Brazil using the same type of estimation and benchmark identification scheme employed by Christiano et aI. (2000). In a methodological improvement over these studies, I qualify the results with the construction of bias-corrected bootstrap confidence intervals. Even though the data does show the existence of a statistically significant price puzzle in Brazil, it lasts for .only one quarter and is quantitatively immaterial.

Non- parametric specification tests for conditional duration models

This paper deals with the estimation and testing of conditional duration models by looking at the density and baseline hazard rate functions. More precisely, we foeus on the distance between the parametric density (or hazard rate) function implied by the duration process and its non-parametric estimate. Asymptotic justification is derived using the functional delta method for fixed and gamma kernels, whereas finite sample properties are investigated through Monte Carlo simulations. Finally, we show the practical usefulness of such testing procedures by carrying out an empirical assessment of whether autoregressive conditional duration models are appropriate to oIs for modelling price durations of stocks traded at the New York Stock Exchange.

Using irregularly spaced returns to estimate multi-factor models : application to Brazilian equity data

Multi-factor models constitute a use fui tool to explain cross-sectional covariance in equities retums. We propose in this paper the use of irregularly spaced returns in the multi-factor model estimation and provide an empirical example with the 389 most liquid equities in the Brazilian Market. The market index shows itself significant to explain equity returns while the US$/Brazilian Real exchange rate and the Brazilian standard interest rate does not. This example shows the usefulness of the estimation method in further using the model to fill in missing values and to provide intervaI forecasts.