955 resultados para Multivariate risk model
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Työn tavoitteena oli tutkia hyvän asiakasreferenssin ominaisuuksia suodatinvalmistaja Laroxin myynnin ja huollon sekä yrityksen asiakkaiden näkökulmasta. Larox voi käyttää saatua tietoa referenssien tehokkaampaan valintaan ja hyödyntämiseen. Kaksi internet-kyselyä toteutettiin, välineenä Webropol. Alustava kysely sunnattiin Laroxin myynnille ja huollolle. Kysely koostui viidestä kategoriasta asiakasreferenssejä, joiden tärkeyttä arvioitiin, sekä vapaista vastauksista. Tunnistettuja hyvän asiakasreferenssin ominaisuuksia ovat hyvä suhde referenssiasiakkaaseen, positiiviset jarehelliset suosittelut asiakkaalta, referenssilaitteen hyvä toimintakyky ja asiakas joka ymmärtää huollon tärkeyden. Pääkysely suunnattiin Laroxin asiakkaille. Tilastollisilla analyyseilla tutkittiin koetun riskin mallinmuuttujien välisiä yhteyksiä. Analyysit eivät paljastaneet merkittäviä riippuvuuksia asiakasreferenssin ominaisuuksien tärkeydessä eritaustaisten vastaajien tai tilannetekijöiden välillä, mutta asiakasreferenssin ominaisuuksien faktorit tukevat mallia. Referenssilaitteiden toimintakyky vaikuttaa tärkeimmältä ja huollon tärkeys on myös merkittävä.
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We reconsider a formula for arbitrary moments of expected discounted dividend payments in a spectrally negative L,vy risk model that was obtained in Renaud and Zhou (2007, [4]) and in Kyprianou and Palmowski (2007, [3]) and extend the result to stationary Markov processes that are skip-free upwards.
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In this paper, we consider a discrete-time risk process allowing for delay in claim settlement, which introduces a certain type of dependence in the process. From martingale theory, an expression for the ultimate ruin probability is obtained, and Lundberg-type inequalities are derived. The impact of delay in claim settlement is then investigated. To this end, a convex order comparison of the aggregate claim amounts is performed with the corresponding non-delayed risk model, and numerical simulations are carried out with Belgian market data.
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The main aim of this thesis was to find out what kinds of risks arise from collabo-ration in R&D between small and large firms. The suitability and gain of some buyer/supplier risk frameworks in examining of R&D collaboration has been in-vestigated. A risk model has been based on the buyer/supplier risks models found in the literature. Its applicability has been tested empirically by means of theme interviews with firm representatives. The risk classification framework received some confirmation. But the study also showed that the theoretical framework was not completely adequate, as a new risk class arose from communication. Collaboration causes risks, and these risks should be taken into account when R&D collaboration is planned. The advantage of risk examination is the possibility to decrease failures and losses, and to in-crease possibilities for success and economical benefits. This study should be used as a managerial analysis tool in trying to understand the form and concept of risk in risk expectancy.
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Tutkielman tavoitteena oli pyrkiä selvittämään Ilmatieteen laitoksen toiminnalliset ja taloudelliset riskit. Tämä toteutettiin Ilmatieteen laitoksen ulkoisten ja sisäisten sidosryhmien haastatteluiden perusteella. Riskeistä rakennettiin Ilmatieteen laitokselle riskianalyysimalli, jonka kautta riskejä voidaan laitoksessa systemaattisesti tarkastella. Riskianalyysin on myös tarkoitus toimia apuvälineenä laitoksen sisäistä valvontaa ja riskienhallintaa kehitettäessä. Riskianalyysissä riskejä arvioitiin riskiin sisältyvän kahden komponentin, todennäköisyyden ja seurausten, avulla. Näin saatiin riskit karkeasti vertailukelpoiseksi keskenään. Riskeistä muodostettiin ensin toimintokohtainen riskianalyysi, jonka jälkeen riskejä analysoitiin myös koko laitoksen tasolla. Riskejä ilmeni hyvin erilaisia: osaamiseen ja henkilöstöön liittyviä ja toisaalta pitkän tähtäimen strategisiin valintoihin liittyviä. Ilmatieteen laitoksen täytyy hallita toimintaansa ja toimintaympäristöönsä liittyvät muutokset ja olla uudistumiskykyinen. Täytyy myös huomata, että riskianalyysin lisäksi sisäisen valvonnan kehittämisessä on organisaation johdolla ja sisäisellä tarkastajalla tärkeä rooli.
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This paper provides further insights into the dynamics of exports and outward foreign direct investment (FDI) flows in Spain from a time-series approach. The contribution of the paper is twofold: 1) the existence of either substitution or a complementary relationship between Spanish outward investments and exports is empirically tested using a multivariate cointegrated model (VECM). The evolution in exchange flows (1993-2008) and country-specific variables (such as world demand - including Spain’s main recently growing foreign markets - for trade flows and the relative price of exports in order to proxy new global competitors) are taken into account for the first time. And 2) the growth in the trade of services in recent decades leads us to test a specific causality relationship by disaggregating between goods and services flows. Our results provide evidence of a positive (Granger) causality relationship running from FDI to exports of goods (stronger) and to exports of services (weaker) in the long run, the complementarity relation of which is consistent with vertical FDI strategies. In the short run, however, only exports of goods are affected (positively) by FDIs.
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In this work, a partial least squares regression routine was used to develop a multivariate calibration model to predict the chemical oxygen demand (COD) in substrates of environmental relevance (paper effluents and landfill leachates) from UV-Vis spectral data. The calibration models permit the fast determination of the COD with typical relative errors lower by 10% with respect to the conventional methodology.
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Traditionally, researchers have considered the innovation process as being gender neutral. However, recently some studies have begun to take gender diversity into account as a determinant of firms’ innovation. This paper aims to analyse how the effect of gender diversity on innovation output at firm level is sensitive to team size. Using the Spanish PITEC (Panel de Innovación Tecnológica) from 2007 to 2012 for innovative manufacturing and service firms, we estimate a multivariate probit model to analyse how gender diversity both in R&D teams and in the total workforce affect product, process, marketing and organizational innovations. Our results show that gender-diverse teams increase the probability of innovating, and this capacity is positively related team size. Gender diversity, in both the R&D department and the total workforce, has a larger positive impact on the probability of carrying out product and organizational innovations in larger teams than it does in smaller teams. This effect is less clear-cut in the case of marketing and process innovation, where the impact is only significant for micro and small firms. Finally, size effects are of greater importance when we distinguish between the manufacturing and service sectors. JEL Code: O30, O31, J16
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Fusarium head blight (FHB) is a disease of increasing concern in the production of wheat (Triticum aestivum). This work studied some of the factors affecting the density of airborne Gibberella zeae inoculum. Spore samplers were placed at the edge of a field in order to observe spore deposition over a period of 45 days and nights in September and October, the period that coincides with wheat flowering. Gibberella zeae colonies were counted for each period and values transformed to relative density. A stepwise regression procedure was used to identify weather variables helpful in predicting spore cloud density. In general, a predominant night-time spore deposition was observed. Precipitation and daily mean relative humidity over 90% were the factors most hightly associated with peak events of spores in the air. Models for predicting spore cloud density simulated reasonably well with the fluctuation of airborne propagules during both night and day, with potential to be integrated into an FHB risk model framework.
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Because histopathological changes in the lungs of patients with systemic sclerosis (SSc) are consistent with alveolar and vessel cell damage, we presume that this interaction can be characterized by analyzing the expression of proteins regulating nitric oxide (NO) and plasminogen activator inhibitor-1 (PAI-1) synthesis. To validate the importance of alveolar-vascular interactions and to explore the quantitative relationship between these factors and other clinical data, we studied these markers in 23 cases of SSc nonspecific interstitial pneumonia (SSc-NSIP). We used immunohistochemistry and morphometry to evaluate the amount of cells in alveolar septa and vessels staining for NO synthase (NOS) and PAI-1, and the outcomes of our study were cellular and fibrotic NSIP, pulmonary function tests, and survival time until death. General linear model analysis demonstrated that staining for septal inducible NOS (iNOS) related significantly to staining of septal cells for interleukin (IL)-4 and to septal IL-13. In univariate analysis, higher levels of septal and vascular cells staining for iNOS were associated with a smaller percentage of septal and vascular cells expressing fibroblast growth factor and myofibroblast proliferation, respectively. Multivariate Cox model analysis demonstrated that, after controlling for SSc-NSIP histological patterns, just three variables were significantly associated with survival time: septal iNOS (P=0.04), septal IL-13 (P=0.03), and septal basic fibroblast growth factor (bFGF; P=0.02). Augmented NOS, IL-13, and bFGF in SSc-NSIP histological patterns suggest a possible functional role for iNOS in SSc. In addition, the extent of iNOS, PAI-1, and IL-4 staining in alveolar septa and vessels provides a possible independent diagnostic measure for the degree of pulmonary dysfunction and fibrosis with an impact on the survival of patients with SSc.
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On présente une nouvelle approche de simulation pour la fonction de densité conjointe du surplus avant la ruine et du déficit au moment de la ruine, pour des modèles de risque déterminés par des subordinateurs de Lévy. Cette approche s'inspire de la décomposition "Ladder height" pour la probabilité de ruine dans le Modèle Classique. Ce modèle, déterminé par un processus de Poisson composé, est un cas particulier du modèle plus général déterminé par un subordinateur, pour lequel la décomposition "Ladder height" de la probabilité de ruine s'applique aussi. La Fonction de Pénalité Escomptée, encore appelée Fonction Gerber-Shiu (Fonction GS), a apporté une approche unificatrice dans l'étude des quantités liées à l'événement de la ruine été introduite. La probabilité de ruine et la fonction de densité conjointe du surplus avant la ruine et du déficit au moment de la ruine sont des cas particuliers de la Fonction GS. On retrouve, dans la littérature, des expressions pour exprimer ces deux quantités, mais elles sont difficilement exploitables de par leurs formes de séries infinies de convolutions sans formes analytiques fermées. Cependant, puisqu'elles sont dérivées de la Fonction GS, les expressions pour les deux quantités partagent une certaine ressemblance qui nous permet de nous inspirer de la décomposition "Ladder height" de la probabilité de ruine pour dériver une approche de simulation pour cette fonction de densité conjointe. On présente une introduction détaillée des modèles de risque que nous étudions dans ce mémoire et pour lesquels il est possible de réaliser la simulation. Afin de motiver ce travail, on introduit brièvement le vaste domaine des mesures de risque, afin d'en calculer quelques unes pour ces modèles de risque. Ce travail contribue à une meilleure compréhension du comportement des modèles de risques déterminés par des subordinateurs face à l'éventualité de la ruine, puisqu'il apporte un point de vue numérique absent de la littérature.
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Ma thèse est composée de trois chapitres reliés à l'estimation des modèles espace-état et volatilité stochastique. Dans le première article, nous développons une procédure de lissage de l'état, avec efficacité computationnelle, dans un modèle espace-état linéaire et gaussien. Nous montrons comment exploiter la structure particulière des modèles espace-état pour tirer les états latents efficacement. Nous analysons l'efficacité computationnelle des méthodes basées sur le filtre de Kalman, l'algorithme facteur de Cholesky et notre nouvelle méthode utilisant le compte d'opérations et d'expériences de calcul. Nous montrons que pour de nombreux cas importants, notre méthode est plus efficace. Les gains sont particulièrement grands pour les cas où la dimension des variables observées est grande ou dans les cas où il faut faire des tirages répétés des états pour les mêmes valeurs de paramètres. Comme application, on considère un modèle multivarié de Poisson avec le temps des intensités variables, lequel est utilisé pour analyser le compte de données des transactions sur les marchés financières. Dans le deuxième chapitre, nous proposons une nouvelle technique pour analyser des modèles multivariés à volatilité stochastique. La méthode proposée est basée sur le tirage efficace de la volatilité de son densité conditionnelle sachant les paramètres et les données. Notre méthodologie s'applique aux modèles avec plusieurs types de dépendance dans la coupe transversale. Nous pouvons modeler des matrices de corrélation conditionnelles variant dans le temps en incorporant des facteurs dans l'équation de rendements, où les facteurs sont des processus de volatilité stochastique indépendants. Nous pouvons incorporer des copules pour permettre la dépendance conditionnelle des rendements sachant la volatilité, permettant avoir différent lois marginaux de Student avec des degrés de liberté spécifiques pour capturer l'hétérogénéité des rendements. On tire la volatilité comme un bloc dans la dimension du temps et un à la fois dans la dimension de la coupe transversale. Nous appliquons la méthode introduite par McCausland (2012) pour obtenir une bonne approximation de la distribution conditionnelle à posteriori de la volatilité d'un rendement sachant les volatilités d'autres rendements, les paramètres et les corrélations dynamiques. Le modèle est évalué en utilisant des données réelles pour dix taux de change. Nous rapportons des résultats pour des modèles univariés de volatilité stochastique et deux modèles multivariés. Dans le troisième chapitre, nous évaluons l'information contribuée par des variations de volatilite réalisée à l'évaluation et prévision de la volatilité quand des prix sont mesurés avec et sans erreur. Nous utilisons de modèles de volatilité stochastique. Nous considérons le point de vue d'un investisseur pour qui la volatilité est une variable latent inconnu et la volatilité réalisée est une quantité d'échantillon qui contient des informations sur lui. Nous employons des méthodes bayésiennes de Monte Carlo par chaîne de Markov pour estimer les modèles, qui permettent la formulation, non seulement des densités a posteriori de la volatilité, mais aussi les densités prédictives de la volatilité future. Nous comparons les prévisions de volatilité et les taux de succès des prévisions qui emploient et n'emploient pas l'information contenue dans la volatilité réalisée. Cette approche se distingue de celles existantes dans la littérature empirique en ce sens que ces dernières se limitent le plus souvent à documenter la capacité de la volatilité réalisée à se prévoir à elle-même. Nous présentons des applications empiriques en utilisant les rendements journaliers des indices et de taux de change. Les différents modèles concurrents sont appliqués à la seconde moitié de 2008, une période marquante dans la récente crise financière.
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Cette thèse de doctorat consiste en trois chapitres qui traitent des sujets de choix de portefeuilles de grande taille, et de mesure de risque. Le premier chapitre traite du problème d’erreur d’estimation dans les portefeuilles de grande taille, et utilise le cadre d'analyse moyenne-variance. Le second chapitre explore l'importance du risque de devise pour les portefeuilles d'actifs domestiques, et étudie les liens entre la stabilité des poids de portefeuille de grande taille et le risque de devise. Pour finir, sous l'hypothèse que le preneur de décision est pessimiste, le troisième chapitre dérive la prime de risque, une mesure du pessimisme, et propose une méthodologie pour estimer les mesures dérivées. Le premier chapitre améliore le choix optimal de portefeuille dans le cadre du principe moyenne-variance de Markowitz (1952). Ceci est motivé par les résultats très décevants obtenus, lorsque la moyenne et la variance sont remplacées par leurs estimations empiriques. Ce problème est amplifié lorsque le nombre d’actifs est grand et que la matrice de covariance empirique est singulière ou presque singulière. Dans ce chapitre, nous examinons quatre techniques de régularisation pour stabiliser l’inverse de la matrice de covariance: le ridge, spectral cut-off, Landweber-Fridman et LARS Lasso. Ces méthodes font chacune intervenir un paramètre d’ajustement, qui doit être sélectionné. La contribution principale de cette partie, est de dériver une méthode basée uniquement sur les données pour sélectionner le paramètre de régularisation de manière optimale, i.e. pour minimiser la perte espérée d’utilité. Précisément, un critère de validation croisée qui prend une même forme pour les quatre méthodes de régularisation est dérivé. Les règles régularisées obtenues sont alors comparées à la règle utilisant directement les données et à la stratégie naïve 1/N, selon leur perte espérée d’utilité et leur ratio de Sharpe. Ces performances sont mesurée dans l’échantillon (in-sample) et hors-échantillon (out-of-sample) en considérant différentes tailles d’échantillon et nombre d’actifs. Des simulations et de l’illustration empirique menées, il ressort principalement que la régularisation de la matrice de covariance améliore de manière significative la règle de Markowitz basée sur les données, et donne de meilleurs résultats que le portefeuille naïf, surtout dans les cas le problème d’erreur d’estimation est très sévère. Dans le second chapitre, nous investiguons dans quelle mesure, les portefeuilles optimaux et stables d'actifs domestiques, peuvent réduire ou éliminer le risque de devise. Pour cela nous utilisons des rendements mensuelles de 48 industries américaines, au cours de la période 1976-2008. Pour résoudre les problèmes d'instabilité inhérents aux portefeuilles de grandes tailles, nous adoptons la méthode de régularisation spectral cut-off. Ceci aboutit à une famille de portefeuilles optimaux et stables, en permettant aux investisseurs de choisir différents pourcentages des composantes principales (ou dégrées de stabilité). Nos tests empiriques sont basés sur un modèle International d'évaluation d'actifs financiers (IAPM). Dans ce modèle, le risque de devise est décomposé en deux facteurs représentant les devises des pays industrialisés d'une part, et celles des pays émergents d'autres part. Nos résultats indiquent que le risque de devise est primé et varie à travers le temps pour les portefeuilles stables de risque minimum. De plus ces stratégies conduisent à une réduction significative de l'exposition au risque de change, tandis que la contribution de la prime risque de change reste en moyenne inchangée. Les poids de portefeuille optimaux sont une alternative aux poids de capitalisation boursière. Par conséquent ce chapitre complète la littérature selon laquelle la prime de risque est importante au niveau de l'industrie et au niveau national dans la plupart des pays. Dans le dernier chapitre, nous dérivons une mesure de la prime de risque pour des préférences dépendent du rang et proposons une mesure du degré de pessimisme, étant donné une fonction de distorsion. Les mesures introduites généralisent la mesure de prime de risque dérivée dans le cadre de la théorie de l'utilité espérée, qui est fréquemment violée aussi bien dans des situations expérimentales que dans des situations réelles. Dans la grande famille des préférences considérées, une attention particulière est accordée à la CVaR (valeur à risque conditionnelle). Cette dernière mesure de risque est de plus en plus utilisée pour la construction de portefeuilles et est préconisée pour compléter la VaR (valeur à risque) utilisée depuis 1996 par le comité de Bâle. De plus, nous fournissons le cadre statistique nécessaire pour faire de l’inférence sur les mesures proposées. Pour finir, les propriétés des estimateurs proposés sont évaluées à travers une étude Monte-Carlo, et une illustration empirique en utilisant les rendements journaliers du marché boursier américain sur de la période 2000-2011.
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Im Zuge der Novellierung der Gasnetzzugangsverordnung sowie des Erneuerbare-Energien-Gesetzes entwickelte sich die Einspeisung von Biomethan in das Erdgasnetz als alternative Investitionsmöglichkeit der Erneuerbare-Energien-Branche. Als problematisch erweist sich dabei die Identifikation und Strukturierung einzelner Risikofaktoren zu einem Risikobereich, sowie die anschließende Quantifizierung dieser Risikofaktoren innerhalb eines Risikoportfolios. Darüber hinaus besteht die Schwierigkeit, diese Risikofaktoren in einem cashflowbasierten und den Ansprüchen der Investoren gewachsenem Risikomodell abzubilden. Zusätzlich müssen dabei Wechselwirkungen zwischen einzelnen Risikofaktoren berücksichtigt werden. Aus diesem Grund verfolgt die Dissertation das Ziel, die Risikosituation eines Biomethanprojektes anhand aggregierter und isolierter Risikosimulationen zu analysieren. Im Rahmen einer Diskussion werden Strategien und Instrumente zur Risikosteuerung angesprochen sowie die Implementierungsfähigkeit des Risikomodells in das Risikomanagementsystem von Investoren. Die Risikomaße zur Beschreibung der Risikoauswirkung betrachten die Shortfälle einer Verteilung. Dabei beziehen sich diese auf die geplanten Ausschüttungen sowie interne Verzinsungsansprüche der Investoren und die von Kreditinstituten geforderte minimale Schuldendienstdeckungsrate. Im Hinblick auf die Risikotragfähigkeit werden liquiditätsorientierte Kennzahlen hinzugezogen. Investoren interessieren sich vor dem Hintergrund einer gezielten Risikosteuerung hauptsächlich für den gefahrvollsten Risikobereich und innerhalb dessen für den Risikofaktor, der die größten Risikoauswirkungen hervorruft. Zudem spielt der Zeitpunkt maximaler Risikoauswirkung eine große Rolle. Als Kernaussage dieser Arbeit wird festgestellt, dass in den meisten Fällen die Aussagefähigkeit aggregierter Risikosimulationen durch Überlagerungseffekte negativ beeinträchtigt wird. Erst durch isoliert durchgeführte Risikoanalysen können diese Effekte eliminiert werden. Besonders auffällig gestalten sich dabei die Ergebnisse der isoliert durchgeführten Risikoanalyse des Risikobereichs »Politik«. So verursacht dieser im Vergleich zu den übrigen Risikobereichen, wie »Infrastruktur«, »Rohstoffe«, »Absatzmarkt« und »Finanzmarkt«, die geringsten Wahrscheinlichkeiten avisierte Planwerte der Investoren zu unterschreiten. Kommt es jedoch zu einer solchen Planwert-Unterschreitung, nehmen die damit verbundenen Risikoauswirkungen eine überraschende Position im Risikoranking der Investoren ein. Hinsichtlich der Aussagefähigkeit des Risikomodells wird deutlich, dass spezifische Risikosichtweisen der Investoren ausschlaggebend dafür sind, welche Strategien und Instrumente zur Risikosenkung umgesetzt werden. Darüber hinaus wird festgestellt, dass die Grenzen des Risikomodells in der Validität der Expertenmeinungen und dem Auffinden einer Optimallösung zu suchen sind.
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Debido al alto riesgo que presentan los trabajadores que están expuestos a adquirir enfermedades infecto contagiosas en nuestro medio, se determina la necesidad de evaluar el modelo administrativo de atención para riesgo biológico que se implemento en una Administradora de Riesgos Profesionales (ARP) en Colombia, con el fin de establecer medidas para el manejo pertinente y oportuno del evento, así como el seguimiento de los trabajadores, buscando disminuir la incidencia y prevalencia de enfermedades de alto costo como VIH, Hepatitis B y Hepatitis C, y de esta manera generar un impacto positivo en la atención y administración de los recursos. Para ello se realiza un análisis de datos de la población afiliada a la ARP que reportaron un accidente de riesgo biológico durante el 2009, y se realizan comparaciones de variables entre los casos positivos del primer período, comprendido entre los meses de enero y junio de 2009, y los que se presentaron posterior a la implementación del nuevo modelo de atención, período comprendido desde julio hasta octubre del 2009. Se encontró que el género masculino fue el más afectado, los departamentos con mayor reporte de casos fueron Atlántico y Bolívar, el sector económico más afectado fue el de recolección de basura y las lesiones fueron provocadas en su mayoría por objeto cortopunzantes. Con el nuevo modelo se evidenció un cambio positivo en términos de pertinencia, oportunidad de aviso y calificación del evento, en cuanto a costos se encontró que, por el momento, los períodos no son comparables por la variabilidad en tiempo, sin embargo, se proyecta un cambio positivo, no solo por los costos cuantificables, sino por los costos indirectos.