Regime switching volatility calibration by the Baum-Welch method

Regime switching volatility models provide a tractable method of modelling stochastic volatility. Currently the most popular method of regime switching calibration is the Hamilton filter. We propose using the Baum-Welch algorithm, an established technique from Engineering, to calibrate regime switching models instead. We demonstrate the Baum-Welch algorithm and discuss the significant advantages that it provides compared to the Hamilton filter. We provide computational results of calibrating and comparing the performance of the Baum-Welch and the Hamilton filter to S&P 500 and Nikkei 225 data, examining their performance in and out of sample

A novel compression approach for mapped high-throughput sequencing data set

Eine der größten aktuellen Herausforderungen im Zusammenhang mit Hochdurchsatz-Sequenzierungsexperimenten (High-Throughput Sequencing, HTS) liegt nicht im Erzeugen der Daten selbst, sondern in deren Prozessierung, Speicherung und Übertragung. Die enorme Größe dieser Daten motiviert die Entwicklung von Datenkompressionsalgorithmen für die Realisierung der verschiedenen Datenspeicherkonzepte die auf die produzierten (Zwischen-)Ergebnisse von HTS Experimenten angewandt werden. Die vorliegende Arbeit gibt einen Überblick über das Feld der Hochdurchsatz-Nukleinsäure-Sequenzierung und in aktuelle Ansätze für die Kompression solcher Daten. Im Hauptteil der Arbeit wird NGC vorgestellt, ein Werkzeug für die Kompression von gemappten reads die im weitverbreiteten SAM Format gespeichert sind (eine Art von HTS Daten). NGC ermöglicht sowohl verlustfreie als auch verlustbehaftete Kompression und beinhaltet zwei neuartige Ideen: Erstens enthält es eine Methode zur Reduktion der erforderlichen Code-Wörter, welche gemeinsame Merkmale der reads die an dieselbe genomische Position gemappt wurden ausnützt. Zweitens beinhaltet NGC eine konfigurierbare Methode für die Quantisierung der Qualitätswerte welche deren Einfluss auf nach-gelagerte Anwendungen berücksichtigt. NGC, mit mehreren echten Datensätzen evaluiert, spart 33-66% des benötigten Speicherplatzes bei verlustfreier und bis zu 98% des benötigten Speicherplatzes bei verlustbehafteter Kompression ein. Durch die Anwendung zweier gängiger Varianten- und Genotyp-Vorhersagewerkzeuge auf die dekomprimierten Daten wird gezeigt, dass die verlustbehaftete Kompression, besser als vergleichbare Werkzeuge in manchen Konfigurationen, über 99% der gefundenen Varianten präserviert.A major challenge of current high-throughput sequencing (HTS) experiments is not only the generation of the sequencing data itself but also their processing, storage and transmission. The enormous size of these data motivates the development of data compression algorithms usable for the implementation of the various storage policies that are applied to the produced intermediate and final result files. This thesis gives a brief introduction into the field of high-throughput nucleic acid sequencing and into current approaches for the compression of the data resulting from such experiments. In the main part of the thesis, NGC, a tool for the compression of mapped read data stored in the SAM format (one kind of HTS data), is presented. NGC enables lossless and lossy compression and introduces two novel ideas: First, it contains a way to reduce the number of required code words by exploiting common features of the sequenced reads mapped to the same genomic positions; second, it contains a highly configurable way for the quantization of per-base quality values which takes their influence on downstream analyses into account. NGC, evaluated with several real-world data sets, saves 33-66% of disc space using lossless and up to 98% disc space using lossy compression. By applying two popular variant and genotype prediction tools to the decompressed data, we show that the lossy compression modes preserve over 99% of all called variants while outperforming comparable methods in some configurations