Network externalities across financial institutions

We propose and estimate a financial distress model that explicitly accounts for the interactions or spill-over effects between financial institutions, through the use of a spatial continuity matrix that is build from financial network data of inter bank transactions. Such setup of the financial distress model allows for the empirical validation of the importance of network externalities in determining financial distress, in addition to institution specific and macroeconomic covariates. The relevance of such specification is that it incorporates simultaneously micro-prudential factors (Basel 2) as well as macro-prudential and systemic factors (Basel 3) as determinants of financial distress. Results indicate network externalities are an important determinant of financial health of a financial institutions. The parameter that measures the effect of network externalities is both economically and statistical significant and its inclusion as a risk factor reduces the importance of the firm specific variables such as the size or degree of leverage of the financial institution. In addition we analyze the policy implications of the network factor model for capital requirements and deposit insurance pricing.

C-H···O H-bonded complexes: how does basis set superposition error change their potential-energy surfaces?

Geometries, vibrational frequencies, and interaction energies of the CNH⋯O3 and HCCH⋯O3 complexes are calculated in a counterpoise-corrected (CP-corrected) potential-energy surface (PES) that corrects for the basis set superposition error (BSSE). Ab initio calculations are performed at the Hartree-Fock (HF) and second-order Møller-Plesset (MP2) levels, using the 6-31G(d,p) and D95++(d,p) basis sets. Interaction energies are presented including corrections for zero-point vibrational energy (ZPVE) and thermal correction to enthalpy at 298 K. The CP-corrected and conventional PES are compared; the unconnected PES obtained using the larger basis set including diffuse functions exhibits a double well shape, whereas use of the 6-31G(d,p) basis set leads to a flat single-well profile. The CP-corrected PES has always a multiple-well shape. In particular, it is shown that the CP-corrected PES using the smaller basis set is qualitatively analogous to that obtained with the larger basis sets, so the CP method becomes useful to correctly describe large systems, where the use of small basis sets may be necessary

Estudio de la aplicación de sistemas basados en el conocimiento a la operación de una planta de tratamiento de residuos sólidos urbanos por valorización energética

Una de las actuaciones posibles para la gestión de los residuos sólidos urbanos es la valorización energética, es decir la incineración con recuperación de energía. Sin embargo es muy importante controlar adecuadamente el proceso de incineración para evitar en lo posible la liberación de sustancias contaminantes a la atmósfera que puedan ocasionar problemas de contaminación industrial.Conseguir que tanto el proceso de incineración como el tratamiento de los gases se realice en condiciones óptimas presupone tener un buen conocimiento de las dependencias entre las variables de proceso. Se precisan métodos adecuados de medida de las variables más importantes y tratar los valores medidos con modelos adecuados para transformarlos en magnitudes de mando. Un modelo clásico para el control parece poco prometedor en este caso debido a la complejidad de los procesos, la falta de descripción cuantitativa y la necesidad de hacer los cálculos en tiempo real. Esto sólo se puede conseguir con la ayuda de las modernas técnicas de proceso de datos y métodos informáticos, tales como el empleo de técnicas de simulación, modelos matemáticos, sistemas basados en el conocimiento e interfases inteligentes. En [Ono, 1989] se describe un sistema de control basado en la lógica difusa aplicado al campo de la incineración de residuos urbanos. En el centro de investigación FZK de Karslruhe se están desarrollando aplicaciones que combinan la lógica difusa con las redes neuronales [Jaeschke, Keller, 1994] para el control de la planta piloto de incineración de residuos TAMARA. En esta tesis se plantea la aplicación de un método de adquisición de conocimiento para el control de sistemas complejos inspirado en el comportamiento humano. Cuando nos encontramos ante una situación desconocida al principio no sabemos como actuar, salvo por la extrapolación de experiencias anteriores que puedan ser útiles. Aplicando procedimientos de prueba y error, refuerzo de hipótesis, etc., vamos adquiriendo y refinando el conocimiento, y elaborando un modelo mental. Podemos diseñar un método análogo, que pueda ser implementado en un sistema informático, mediante el empleo de técnicas de Inteligencia Artificial.Así, en un proceso complejo muchas veces disponemos de un conjunto de datos del proceso que a priori no nos dan información suficientemente estructurada para que nos sea útil. Para la adquisición de conocimiento pasamos por una serie de etapas: - Hacemos una primera selección de cuales son las variables que nos interesa conocer. - Estado del sistema. En primer lugar podemos empezar por aplicar técnicas de clasificación (aprendizaje no supervisado) para agrupar los datos y obtener una representación del estado de la planta. Es posible establecer una clasificación, pero normalmente casi todos los datos están en una sola clase, que corresponde a la operación normal. Hecho esto y para refinar el conocimiento utilizamos métodos estadísticos clásicos para buscar correlaciones entre variables (análisis de componentes principales) y así poder simplificar y reducir la lista de variables. - Análisis de las señales. Para analizar y clasificar las señales (por ejemplo la temperatura del horno) es posible utilizar métodos capaces de describir mejor el comportamiento no lineal del sistema, como las redes neuronales. Otro paso más consiste en establecer relaciones causales entre las variables. Para ello nos sirven de ayuda los modelos analíticos - Como resultado final del proceso se pasa al diseño del sistema basado en el conocimiento. El objetivo principal es aplicar el método al caso concreto del control de una planta de tratamiento de residuos sólidos urbanos por valorización energética. En primer lugar, en el capítulo 2 Los residuos sólidos urbanos, se trata el problema global de la gestión de los residuos, dando una visión general de las diferentes alternativas existentes, y de la situación nacional e internacional en la actualidad. Se analiza con mayor detalle la problemática de la incineración de los residuos, poniendo especial interés en aquellas características de los residuos que tienen mayor importancia de cara al proceso de combustión.En el capítulo 3, Descripción del proceso, se hace una descripción general del proceso de incineración y de los distintos elementos de una planta incineradora: desde la recepción y almacenamiento de los residuos, pasando por los distintos tipos de hornos y las exigencias de los códigos de buena práctica de combustión, el sistema de aire de combustión y el sistema de humos. Se presentan también los distintos sistemas de depuración de los gases de combustión, y finalmente el sistema de evacuación de cenizas y escorias.El capítulo 4, La planta de tratamiento de residuos sólidos urbanos de Girona, describe los principales sistemas de la planta incineradora de Girona: la alimentación de residuos, el tipo de horno, el sistema de recuperación de energía, y el sistema de depuración de los gases de combustión Se describe también el sistema de control, la operación, los datos de funcionamiento de la planta, la instrumentación y las variables que son de interés para el control del proceso de combustión.En el capítulo 5, Técnicas utilizadas, se proporciona una visión global de los sistemas basados en el conocimiento y de los sistemas expertos. Se explican las diferentes técnicas utilizadas: redes neuronales, sistemas de clasificación, modelos cualitativos, y sistemas expertos, ilustradas con algunos ejemplos de aplicación.Con respecto a los sistemas basados en el conocimiento se analizan en primer lugar las condiciones para su aplicabilidad, y las formas de representación del conocimiento. A continuación se describen las distintas formas de razonamiento: redes neuronales, sistemas expertos y lógica difusa, y se realiza una comparación entre ellas. Se presenta una aplicación de las redes neuronales al análisis de series temporales de temperatura.Se trata también la problemática del análisis de los datos de operación mediante técnicas estadísticas y el empleo de técnicas de clasificación. Otro apartado está dedicado a los distintos tipos de modelos, incluyendo una discusión de los modelos cualitativos.Se describe el sistema de diseño asistido por ordenador para el diseño de sistemas de supervisión CASSD que se utiliza en esta tesis, y las herramientas de análisis para obtener información cualitativa del comportamiento del proceso: Abstractores y ALCMEN. Se incluye un ejemplo de aplicación de estas técnicas para hallar las relaciones entre la temperatura y las acciones del operador. Finalmente se analizan las principales características de los sistemas expertos en general, y del sistema experto CEES 2.0 que también forma parte del sistema CASSD que se ha utilizado.El capítulo 6, Resultados, muestra los resultados obtenidos mediante la aplicación de las diferentes técnicas, redes neuronales, clasificación, el desarrollo de la modelización del proceso de combustión, y la generación de reglas. Dentro del apartado de análisis de datos se emplea una red neuronal para la clasificación de una señal de temperatura. También se describe la utilización del método LINNEO+ para la clasificación de los estados de operación de la planta.En el apartado dedicado a la modelización se desarrolla un modelo de combustión que sirve de base para analizar el comportamiento del horno en régimen estacionario y dinámico. Se define un parámetro, la superficie de llama, relacionado con la extensión del fuego en la parrilla. Mediante un modelo linealizado se analiza la respuesta dinámica del proceso de incineración. Luego se pasa a la definición de relaciones cualitativas entre las variables que se utilizan en la elaboración de un modelo cualitativo. A continuación se desarrolla un nuevo modelo cualitativo, tomando como base el modelo dinámico analítico.Finalmente se aborda el desarrollo de la base de conocimiento del sistema experto, mediante la generación de reglas En el capítulo 7, Sistema de control de una planta incineradora, se analizan los objetivos de un sistema de control de una planta incineradora, su diseño e implementación. Se describen los objetivos básicos del sistema de control de la combustión, su configuración y la implementación en Matlab/Simulink utilizando las distintas herramientas que se han desarrollado en el capítulo anterior.Por último para mostrar como pueden aplicarse los distintos métodos desarrollados en esta tesis se construye un sistema experto para mantener constante la temperatura del horno actuando sobre la alimentación de residuos.Finalmente en el capítulo Conclusiones, se presentan las conclusiones y resultados de esta tesis.

Linear viscoelasticity from molecular dynamics simulation of entangled polymers

The linear viscoelastic (LVE) spectrum is one of the primary fingerprints of polymer solutions and melts, carrying information about most relaxation processes in the system. Many single chain theories and models start with predicting the LVE spectrum to validate their assumptions. However, until now, no reliable linear stress relaxation data were available from simulations of multichain systems. In this work, we propose a new efficient way to calculate a wide variety of correlation functions and mean-square displacements during simulations without significant additional CPU cost. Using this method, we calculate stress−stress autocorrelation functions for a simple bead−spring model of polymer melt for a wide range of chain lengths, densities, temperatures, and chain stiffnesses. The obtained stress−stress autocorrelation functions were compared with the single chain slip−spring model in order to obtain entanglement related parameters, such as the plateau modulus or the molecular weight between entanglements. Then, the dependence of the plateau modulus on the packing length is discussed. We have also identified three different contributions to the stress relaxation:  bond length relaxation, colloidal and polymeric. Their dependence on the density and the temperature is demonstrated for short unentangled systems without inertia.

Pb-210-Ra-226 and Ra-228-Th-232 systematics in young arc lavas: implications for magma degassing and ascent rates

New data show that island arc rocks have (Pb-210/Ra-226)(o) ratios which range from as low as 0.24 up to 2.88. In contrast, (Ra-22S/Th-232) appears always within error of I suggesting that the large Ra-226-excesses observed in arc rocks were generated more than 30 years ago. This places a maximum estimate on melt ascent velocities of around 4000 m/year and provides further confidence that the Ra-226 excesses reflect deep (source) processes rather than shallow level alteration or seawater contamination. Conversely, partial melting must have occurred more than 30 years prior to eruption. The Pb-210 deficits are most readily explained by protracted magma degassing. Using published numerical models, the data suggest that degassing occurred continuously for periods up to several decades just prior to eruption but no link with eruption periodicity was found. Longer periods are required if degassing is discontinuous, less than 100% efficient or if magma is recharged or stored after degassing. The long durations suggest much of this degassing occurs at depth with implications for the formation of hydrothermal and copper-porphyry systems. A suite of lavas erupted in 1985-1986 from Sangeang Api volcano in the Sunda arc are characterised by deficits of Pb-210 relative to Ra-226 from which 6-8 years of continuous Rn-222 degassing would be inferred from recent numerical models. These data also form a linear (Pb-210)/Pb-(Ra-226)/Pb array which might be interpreted as a 71-year isochron. However, the array passes through the origin suggesting displacement downwards from the equiline in response to degassing and so the slope of the array is inferred not to have any age significance. Simple modelling shows that the range of (Ra-226)/Pb ratios requires thousands of years to develop consistent with differentiation occurring in response to cooling at the base of the crust. Thus, degassing post-dated, and was not responsible for magma differentiation. The formation, migration and extraction of gas bubbles must be extremely efficient in mafic magma whereas the higher viscosity of more siliceous magmas retards the process and can lead to Pb-210 excesses. A possible negative correlation between (Pb-210/Ra-226)(o) and SO2 emission rate requires further testing but may have implications for future eruptions. (C) 2004 Elsevier B.V. All rights reserved.

Spatial analysis of the error in a model of soil nitrogen

Models of the dynamics of nitrogen in soil (soil-N) can be used to aid the fertilizer management of a crop. The predictions of soil-N models can be validated by comparison with observed data. Validation generally involves calculating non-spatial statistics of the observations and predictions, such as their means, their mean squared-difference, and their correlation. However, when the model predictions are spatially distributed across a landscape the model requires validation with spatial statistics. There are three reasons for this: (i) the model may be more or less successful at reproducing the variance of the observations at different spatial scales; (ii) the correlation of the predictions with the observations may be different at different spatial scales; (iii) the spatial pattern of model error may be informative. In this study we used a model, parameterized with spatially variable input information about the soil, to predict the mineral-N content of soil in an arable field, and compared the results with observed data. We validated the performance of the N model spatially with a linear mixed model of the observations and model predictions, estimated by residual maximum likelihood. This novel approach allowed us to describe the joint variation of the observations and predictions as: (i) independent random variation that occurred at a fine spatial scale; (ii) correlated random variation that occurred at a coarse spatial scale; (iii) systematic variation associated with a spatial trend. The linear mixed model revealed that, in general, the performance of the N model changed depending on the spatial scale of interest. At the scales associated with random variation, the N model underestimated the variance of the observations, and the predictions were correlated poorly with the observations. At the scale of the trend, the predictions and observations shared a common surface. The spatial pattern of the error of the N model suggested that the observations were affected by the local soil condition, but this was not accounted for by the N model. In summary, the N model would be well-suited to field-scale management of soil nitrogen, but suited poorly to management at finer spatial scales. This information was not apparent with a non-spatial validation. (c),2007 Elsevier B.V. All rights reserved.

Pb-210-Ra-226 and Ra-228-Th-232 systematics in young arc lavas: implications for magma degassing and ascent rates

New data show that island arc rocks have (Pb-210/Ra-226)(o) ratios which range from as low as 0.24 up to 2.88. In contrast, (Ra-22S/Th-232) appears always within error of I suggesting that the large Ra-226-excesses observed in arc rocks were generated more than 30 years ago. This places a maximum estimate on melt ascent velocities of around 4000 m/year and provides further confidence that the Ra-226 excesses reflect deep (source) processes rather than shallow level alteration or seawater contamination. Conversely, partial melting must have occurred more than 30 years prior to eruption. The Pb-210 deficits are most readily explained by protracted magma degassing. Using published numerical models, the data suggest that degassing occurred continuously for periods up to several decades just prior to eruption but no link with eruption periodicity was found. Longer periods are required if degassing is discontinuous, less than 100% efficient or if magma is recharged or stored after degassing. The long durations suggest much of this degassing occurs at depth with implications for the formation of hydrothermal and copper-porphyry systems. A suite of lavas erupted in 1985-1986 from Sangeang Api volcano in the Sunda arc are characterised by deficits of Pb-210 relative to Ra-226 from which 6-8 years of continuous Rn-222 degassing would be inferred from recent numerical models. These data also form a linear (Pb-210)/Pb-(Ra-226)/Pb array which might be interpreted as a 71-year isochron. However, the array passes through the origin suggesting displacement downwards from the equiline in response to degassing and so the slope of the array is inferred not to have any age significance. Simple modelling shows that the range of (Ra-226)/Pb ratios requires thousands of years to develop consistent with differentiation occurring in response to cooling at the base of the crust. Thus, degassing post-dated, and was not responsible for magma differentiation. The formation, migration and extraction of gas bubbles must be extremely efficient in mafic magma whereas the higher viscosity of more siliceous magmas retards the process and can lead to Pb-210 excesses. A possible negative correlation between (Pb-210/Ra-226)(o) and SO2 emission rate requires further testing but may have implications for future eruptions. (C) 2004 Elsevier B.V. All rights reserved.

Scalability of efficient parallel K-Means

Clustering is defined as the grouping of similar items in a set, and is an important process within the field of data mining. As the amount of data for various applications continues to increase, in terms of its size and dimensionality, it is necessary to have efficient clustering methods. A popular clustering algorithm is K-Means, which adopts a greedy approach to produce a set of K-clusters with associated centres of mass, and uses a squared error distortion measure to determine convergence. Methods for improving the efficiency of K-Means have been largely explored in two main directions. The amount of computation can be significantly reduced by adopting a more efficient data structure, notably a multi-dimensional binary search tree (KD-Tree) to store either centroids or data points. A second direction is parallel processing, where data and computation loads are distributed over many processing nodes. However, little work has been done to provide a parallel formulation of the efficient sequential techniques based on KD-Trees. Such approaches are expected to have an irregular distribution of computation load and can suffer from load imbalance. This issue has so far limited the adoption of these efficient K-Means techniques in parallel computational environments. In this work, we provide a parallel formulation for the KD-Tree based K-Means algorithm and address its load balancing issues.