Using Normative Markov Decision Processes for Evaluating Electronic Contracts: A Case Study in a Simulated Aerospace Aftermarket

Before signing electronic contracts, a rational agent should estimate the expected utilities of these contracts and calculate the violation risks related to them. In order to perform such pre-signing procedures, this agent has to be capable of computing a policy taking into account the norms and sanctions in the contracts. In relation to this, the contribution of this work is threefold. First, we present the Normative Markov Decision Process, an extension of the Markov Decision Process for explicitly representing norms. In order to illustrate the usage of our framework, we model an example in a simulated aerospace aftermarket. Second, we specify an algorithm for identifying the states of the process which characterize the violation of norms. Finally, we show how to compute policies with our framework and how to calculate the risk of violating the norms in the contracts by adopting a particular policy.

Winning the Accreditation Game: The Library as Key Player and Hidden Gold Mine

Libraries are a central hub of information resources supporting college and university curricula. Several library strategies, cross-campus collaborations, and philosophical considerations of electronic and print offerings led to successful accreditations in business and engineering programs.

Desenvolvimento de arquitetura para sistemas de reconhecimento automático de voz baseados em modelos ocultos de Markov

Este trabalho foi realizado dentro da área de reconhecimento automático de voz (RAV). Atualmente, a maioria dos sistemas de RAV é baseada nos modelos ocultos de Markov (HMMs) [GOM 99] [GOM 99b], quer utilizando-os exclusivamente, quer utilizando-os em conjunto com outras técnicas e constituindo sistemas híbridos. A abordagem estatística dos HMMs tem mostrado ser uma das mais poderosas ferramentas disponíveis para a modelagem acústica e temporal do sinal de voz. A melhora da taxa de reconhecimento exige algoritmos mais complexos [RAV 96]. O aumento do tamanho do vocabulário ou do número de locutores exige um processamento computacional adicional. Certas aplicações, como a verificação de locutor ou o reconhecimento de diálogo podem exigir processamento em tempo real [DOD 85] [MAM 96]. Outras aplicações tais como brinquedos ou máquinas portáveis ainda podem agregar o requisito de portabilidade, e de baixo consumo, além de um sistema fisicamente compacto. Tais necessidades exigem uma solução em hardware. O presente trabalho propõe a implementação de um sistema de RAV utilizando hardware baseado em FPGAs (Field Programmable Gate Arrays) e otimizando os algoritmos que se utilizam no RAV. Foi feito um estudo dos sistemas de RAV e das técnicas que a maioria dos sistemas utiliza em cada etapa que os conforma. Deu-se especial ênfase aos Modelos Ocultos de Markov, seus algoritmos de cálculo de probabilidades, de treinamento e de decodificação de estados, e sua aplicação nos sistemas de RAV. Foi realizado um estudo comparativo dos sistemas em hardware, produzidos por outros centros de pesquisa, identificando algumas das suas características mais relevantes. Foi implementado um modelo de software, descrito neste trabalho, utilizado para validar os algoritmos de RAV e auxiliar na especificação em hardware. Um conjunto de funções digitais implementadas em FPGA, necessárias para o desenvolvimento de sistemas de RAV é descrito. Foram realizadas algumas modificações nos algoritmos de RAV para facilitar a implementação digital dos mesmos. A conexão, entre as funções digitais projetadas, para a implementação de um sistema de reconhecimento de palavras isoladas é aqui apresentado. A implementação em FPGA da etapa de pré-processamento, que inclui a pré-ênfase, janelamento e extração de características, e a implementação da etapa de reconhecimento são apresentadas finalmente neste trabalho.

Improving mutual fund market timing measures: a markov switching approach

Market timing performance of mutual funds is usually evaluated with linear models with dummy variables which allow for the beta coefficient of CAPM to vary across two regimes: bullish and bearish market excess returns. Managers, however, use their predictions of the state of nature to deÞne whether to carry low or high beta portfolios instead of the observed ones. Our approach here is to take this into account and model market timing as a switching regime in a way similar to Hamilton s Markov-switching GNP model. We then build a measure of market timing success and apply it to simulated and real world data.

Dynamic hedging in Markov regimes

This dissertation proposes a bivariate markov switching dynamic conditional correlation model for estimating the optimal hedge ratio between spot and futures contracts. It considers the cointegration between series and allows to capture the leverage efect in return equation. The model is applied using daily data of future and spot prices of Bovespa Index and R$/US$ exchange rate. The results in terms of variance reduction and utility show that the bivariate markov switching model outperforms the strategies based ordinary least squares and error correction models.

Allocation of authority in franchise chains

This article investigates the level of delegation in franchise chains, distinguishing the two most relevant franchising models: Business Format Franchising and Learning Network Franchising. The two models basically differ on the level of real authority (effective control over decisions) exercised by the franchisors. Differences in business features, such as the required standardization, monitoring costs and consumer sensitivity to variations in product attributes (consumer measurement costs), explain the adoption of the different models of franchising. These variables affect the trade-off between the risk of brand name loss and the gains in knowledge sharing and learning within the network. The higher the need for standardization, the higher is the risk of brand name loss, and, consequently, the more likely the franchisor will adopt an organizational design that confers more control over franchisees’ decisions, such as business format franchising. This paper presents two case studies with Brazilian food franchise chains that illustrate the main argument and suggest additional propositions. Moreover, an empirical analysis of 223 franchise chains provides additional support to the hypothesis of a negative the effect of required standardization on the level of delegation.

Testing the Markov property with ultra high frequency financial data

This paper develops a framework to test whether discrete-valued irregularly-spaced financial transactions data follow a subordinated Markov process. For that purpose, we consider a specific optional sampling in which a continuous-time Markov process is observed only when it crosses some discrete level. This framework is convenient for it accommodates not only the irregular spacing of transactions data, but also price discreteness. Further, it turns out that, under such an observation rule, the current price duration is independent of previous price durations given the current price realization. A simple nonparametric test then follows by examining whether this conditional independence property holds. Finally, we investigate whether or not bid-ask spreads follow Markov processes using transactions data from the New York Stock Exchange. The motivation lies on the fact that asymmetric information models of market microstructures predict that the Markov property does not hold for the bid-ask spread. The results are mixed in the sense that the Markov assumption is rejected for three out of the five stocks we have analyzed.

Um modelo "time-varying markov-Switching" para crescimento econômico e algoritmo de estimação

Este trabalho elabora um modelo para investigação do padrão de variação do crescimento econômico, entre diferentes países e através do tempo, usando um framework Markov- Switching com matriz de transição variável. O modelo desenvolvido segue a abordagem de Pritchett (2003), explicando a dinâmica do crescimento a partir de uma coleção de diferentes estados – cada qual com seu sub-modelo e padrão de crescimento – através dos quais os países oscilam ao longo do tempo. A matriz de transição entre os diferentes estados é variante no tempo, dependendo de variáveis condicionantes de cada país e a dinâmica de cada estado é linear. Desenvolvemos um método de estimação generalizando o Algoritmo EM de Diebold et al. (1993) e estimamos um modelo-exemplo em painel com a matriz de transição condicionada na qualidade das instituições e no nível de investimento. Encontramos três estados de crescimento: crescimento estável, ‘milagroso’ e estagnação - virtualmente coincidentes com os três primeiros de Jerzmanowski (2006). Os resultados mostram que a qualidade das instituições é um importante determinante do crescimento de longo prazo enquanto o nível de investimento tem papel diferenciado: contribui positivamente em países com boa qualidade de instituições e tem papel pouco relevante para os países com instituições medianas ou piores.