Monte Carlo calculations of the free energy of binary SII hydrogen clathrate hydrates for identifying efficient promoter molecules

The thermodynamics of binary sII hydrogen clathrates with secondary guest molecules is studied with Monte Carlo simulations. The small cages of the sII unit cell are occupied by one H2 guest molecule. Different promoter molecules entrapped in the large cages are considered. Simulations are conducted at a pressure of 1000 atm in a temperature range of 233?293 K. To determine the stabilizing effect of different promoter molecules on the clathrate, the Gibbs free energy of fully and partially occupied sII hydrogen clathrates are calculated. Our aim is to predict what would be an efficient promoter molecule using properties such as size, dipole moment, and hydrogen bonding capability. The gas clathrate configurational and free energies are compared. The entropy makes a considerable contribution to the free energy and should be taken into account in determining stability conditions of binary sII hydrogen clathrates.

Analisando o risco de uma carteira de crédito via simulações de Monte Carlo

Neste trabalho, analisamos utilização da metodologia CreditRLsk+ do Credit Suisse sua adequação ao mercado brasileiro, com objetivo de calcular risco de uma carteira de crédito. Certas hipóteses assumidas na formulação do modelo CreditRisk+ não valem para o mercado brasileiro, caracterizado, por exemplo, por uma elevada probabilidade de defcnilt. Desenvolvemos, então, uma metodologia para cálculo da distribuição de perdas através do método de Simulação de Monte Cario, alterando algumas hipóteses originais do modelo com objetivo de adaptá-lo ao nosso mercado. utilização de simulações também oferece resultados mais precisos em situações onde as carteiras possuem uma pequena população de contratos, além de eliminar possíveis problemas de convergência do método analítico, mesmo considerando as hipóteses do modelo original. Verifica-se ainda que tempo computacional pode ser menor que da metodologia original, principalmente em carteiras com elevado número de devedores de perfis distintos com alocações em diversos setores da economia. Tendo em vista as restrições acima, acreditamos que metodologia proposta seja uma alternativa para forma analítica do modelo CreditRisk+. Apresentamos exemplos de utilização resultados providos por estas simulações. ponto central deste trabalho realçar importância da utilização de metodologias alternativas de medição de risco de crédito que incorporem as particularidades do mercado brasileiro.

Uma análise comparativa entre a metodologia analítica e a metodologia de simulação Monte Carlo para o cálculo do value at risk

O presente trabalho tem por objetivo descrever, avaliar comparar as metodologias analítica da simulação Monte Cario para cálculo do Value at Risk (Valor em Risco) de instituições financeiras de empresas. Para comparar as vantagens desvantagens de cada metodologia, efetuaremos comparações algébricas realizamos diversos testes empíricos com instituições hipotéticas que apresentassem diferentes níveis de alavancagem de composição em seus balanços, que operassem em diferentes mercados (consideramos os mercados de ações, de opções de compra de títulos de renda fixa prefixados).

Forecasting accuracy and estimation uncertainty using VAR models with short- and long-term economic restrictions: a Monte-Carlo study

Using vector autoregressive (VAR) models and Monte-Carlo simulation methods we investigate the potential gains for forecasting accuracy and estimation uncertainty of two commonly used restrictions arising from economic relationships. The Örst reduces parameter space by imposing long-term restrictions on the behavior of economic variables as discussed by the literature on cointegration, and the second reduces parameter space by imposing short-term restrictions as discussed by the literature on serial-correlation common features (SCCF). Our simulations cover three important issues on model building, estimation, and forecasting. First, we examine the performance of standard and modiÖed information criteria in choosing lag length for cointegrated VARs with SCCF restrictions. Second, we provide a comparison of forecasting accuracy of Ötted VARs when only cointegration restrictions are imposed and when cointegration and SCCF restrictions are jointly imposed. Third, we propose a new estimation algorithm where short- and long-term restrictions interact to estimate the cointegrating and the cofeature spaces respectively. We have three basic results. First, ignoring SCCF restrictions has a high cost in terms of model selection, because standard information criteria chooses too frequently inconsistent models, with too small a lag length. Criteria selecting lag and rank simultaneously have a superior performance in this case. Second, this translates into a superior forecasting performance of the restricted VECM over the VECM, with important improvements in forecasting accuracy ñreaching more than 100% in extreme cases. Third, the new algorithm proposed here fares very well in terms of parameter estimation, even when we consider the estimation of long-term parameters, opening up the discussion of joint estimation of short- and long-term parameters in VAR models.

Construção e avaliação de um modelo de simulação de Monte Carlo para analisar a capacitade de pagamento das empresas em financiamentos de longo prazo

A atividade de crédito consiste, em termos financeiros, na entrega de um valor presente mediante uma promessa de pagamento em data futura. Uma vez que se trata de promessa de pagamento, existe a possibilidade de que a mesma não seja cumprida, dando origem ao risco de crédito. Dada a existência desse risco, cabe às instituições que concedem crédito realizar uma análise do proponente, buscando aferir se o mesmo possui condições de cumprir o compromisso assumido. Um dos aspectos a ser levado em consideração nessa análise diz respeito à capacidade de pagamento da empresa, realizada através de projeções do fluxo de caixa da mesma. Com base nisso, o presente trabalho teve por objetivo a construção de um modelo de simulação para avaliar a capacidade de pagamento de empresas em financiamentos de longo prazo. Entende-se que a aplicação de um modelo dessa natureza pode trazer informações adicionais relevantes para o problema em análise. A avaliação do modelo construído, realizada através de consulta a experts no problema de decisão de crédito, aponta que tanto a técnica utilizada quanto o modelo construído mostram-se adequados e aderentes à realidade, propiciando uma maior segurança para a tomada de decisão.

A simulação de Monte Carlo como instrumento de análise de riscos e seleção de projetos

Trata da aplicabilidade da Simulação de Monte Carlo para a análise de riscos e, conseqüentemente, o apoio à decisão de investir ou não em um projeto. São abordados métodos de análise de riscos e seleção de projetos, bem como a natureza, vantagens e limitações da Simulação de Monte Carío. Por fim este instrumento tem sua viabilidade analisada sob a luz do processo de análise de riscos de uma empresa brasileira.

The importance of common cyclical features in VAR analysis: a Monte-Carlo study

Despite the commonly held belief that aggregate data display short-run comovement, there has been little discussion about the econometric consequences of this feature of the data. We use exhaustive Monte-Carlo simulations to investigate the importance of restrictions implied by common-cyclical features for estimates and forecasts based on vector autoregressive models. First, we show that the ìbestî empirical model developed without common cycle restrictions need not nest the ìbestî model developed with those restrictions. This is due to possible differences in the lag-lengths chosen by model selection criteria for the two alternative models. Second, we show that the costs of ignoring common cyclical features in vector autoregressive modelling can be high, both in terms of forecast accuracy and efficient estimation of variance decomposition coefficients. Third, we find that the Hannan-Quinn criterion performs best among model selection criteria in simultaneously selecting the lag-length and rank of vector autoregressions.

The importance of Common-Cyclical Features in VAR analysis: a Monte-Carlo study (Preliminary Version)

Despite the belief, supported byrecentapplied research, thataggregate datadisplay short-run comovement, there has been little discussion about the econometric consequences ofthese data “features.” W e use exhaustive M onte-Carlo simulations toinvestigate theimportance ofrestrictions implied by common-cyclicalfeatures for estimates and forecasts based on vectorautoregressive and errorcorrection models. First, weshowthatthe“best” empiricalmodeldevelopedwithoutcommoncycles restrictions neednotnestthe“best” modeldevelopedwiththoserestrictions, duetothe use ofinformation criteria forchoosingthe lagorderofthe twoalternative models. Second, weshowthatthecosts ofignoringcommon-cyclicalfeatures inV A R analysis may be high in terms offorecastingaccuracy and e¢ciency ofestimates ofvariance decomposition coe¢cients. A lthough these costs are more pronounced when the lag orderofV A R modelsareknown, theyarealsonon-trivialwhenitis selectedusingthe conventionaltoolsavailabletoappliedresearchers. T hird, we…ndthatifthedatahave common-cyclicalfeatures andtheresearcherwants touseaninformationcriterium to selectthelaglength, theH annan-Q uinn criterium is themostappropriate, sincethe A kaike and theSchwarz criteriahave atendency toover- and under-predictthe lag lengthrespectivelyinoursimulations.

Estimation of DSGE Models: A Monte Carlo Analysis

Neste trabalho investigamos as propriedades em pequena amostra e a robustez das estimativas dos parâmetros de modelos DSGE. Tomamos o modelo de Smets and Wouters (2007) como base e avaliamos a performance de dois procedimentos de estimação: Método dos Momentos Simulados (MMS) e Máxima Verossimilhança (MV). Examinamos a distribuição empírica das estimativas dos parâmetros e sua implicação para as análises de impulso-resposta e decomposição de variância nos casos de especificação correta e má especificação. Nossos resultados apontam para um desempenho ruim de MMS e alguns padrões de viés nas análises de impulso-resposta e decomposição de variância com estimativas de MV nos casos de má especificação considerados.

Utilização do método de Monte Carlo na resolução de problemas de transferência de calor por radiação em cavidades que contém meio participante

Um estudo foi realizado com a finalidade principal de investigar de que maneira a teoria de transferência de calor por radiação em meios participantes pode ser melhor aplicada na resolução de problemas de troca de energia no interior de cavidades que se assemelhem a fornalhas industriais. Verificou-se que as superfícies internas da maioria das fornalhas podem ser consideradas cinzentas e difusoras, o que facilita a aplicação de modelos de soma ponderada de gases cinzas. Sendo assim, as maiores dificuldades aparecem quando a geometria da cavidade é complexa. Com o método de Monte Carlo, é possível resolver problemas com características geométricas bastante complexas, bem como considerar efeitos espectrais e direcionais, quando necessário. Este método foi, então, aplicado, em conjunto com o método da zona, na elaboração de três códigos computacionais, que são capazes de determinar áreas de troca totais em cavidades onde as paredes e o gás são cinzas. Um deles pode ser aplicado a cavidades paralelepipédicas; outro, a cilíndricas. Tanto no primeiro, quanto no segundo, as dimensões podem assumir qualquer valor. Com o terceiro código computacional, é possível obter-se áreas de troca totais entre zonas de cavidades que têm geometria genérica formada a partir de combinações de cubos. Resultados obtidos através dos três códigos computacionais foram comparados com outros disponíveis na literatura.

Elaboração de um modelo de valoração quantitativa das garantias para o setor de saneamento com utilização de Simulação de Monte Carlo: o caso PPP de Esgoto para a Região Metropolitana do Recife e Município de Goiânia

A situação do saneamento no Brasil é alarmante. Os serviços de água e esgotamento sanitário são prestados adequadamente somente para 59,4% e 39,7%, respectivamente, da população brasileira. Para mudar este quadro, estima-se que sejam necessários R$ 304 bilhões em investimentos. Parte desse volume terá que vir da iniciativa privada e a estruturação de parcerias público privadas é uma das formas de atingir este objetivo. Nestes projetos é comum o setor público oferecer garantias ao parceiro privado para assegurar a viabilidade do empreendimento. O presente trabalho apresenta um modelo para valoração destas garantias, utilizando como estudos de caso as PPP de esgoto da região metropolitana de Recife e do Município de Goiana. O resultado obtido mostrou a importância desta valoração, uma vez que dependendo do nível de garantia oferecida o valor presente dos desembolsos previstos para o setor público variou de zero a até R$ 204 milhões.

Propriedades críticas de sistemas fora do equilíbrio via simulação Monte Carlo

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico

A new algorithm for Reverse Monte Carlo simulations

We present a new algorithm for Reverse Monte Carlo (RMC) simulations of liquids. During the simulations, we calculate energy, excess chemical potentials, bond-angle distributions and three-body correlations. This allows us to test the quality and physical meaning of RMC-generated results and its limitations. It also indicates the possibility to explore orientational correlations from simple scattering experiments. The new technique has been applied to bulk hard-sphere and Lennard-Jones systems and compared to standard Metropolis Monte Carlo results. (C) 1998 American Institute of Physics.

Variable parameter and double sampling (X)over-bar charts in the presence of correlation: The Markov chain approach

The general assumption under which the (X) over bar chart is designed is that the process mean has a constant in-control value. However, there are situations in which the process mean wanders. When it wanders according to a first-order autoregressive (AR (1)) model, a complex approach involving Markov chains and integral equation methods is used to evaluate the properties of the (X) over bar chart. In this paper, we propose the use of a pure Markov chain approach to study the performance of the (X) over bar chart. The performance of the chat (X) over bar with variable parameters and the (X) over bar with double sampling are compared. (C) 2011 Elsevier B.V. All rights reserved.