The forward- and the equity-premium puzzles: two symptoms of the same illness?

Using information on US domestic financial data only, we build a stochastic discountfactor—SDF— and check whether it accounts for foreign markets stylized factsthat escape consumption based models. By interpreting our SDF as the projection ofa pricing kernel from a fully specified model in the space of returns, our results indicatethat a model that accounts for the behavior of domestic assets goes a long waytoward accounting for the behavior of foreign assets prices. We address predictabilityissues associated with the forward premium puzzle by: i) using instruments that areknown to forecast excess returns in the moments restrictions associated with Eulerequations, and; ii) by pricing Lustig and Verdelhan (2007)’s foreign currency portfolios.Our results indicate that the relevant state variables that explain foreign-currencymarket asset prices are also the driving forces behind U.S. domestic assets behavior.

The Forward- and the Equity-Premium Puzzles: Two Symptoms of the Same Illness?

We build a pricing kernel using only US domestic assets data and checkwhether it accounts for foreign markets stylized facts that escape consumptionbased models. By interpreting our stochastic discount factor as the projection ofa pricing kernel from a fully specified model in the space of returns, our results indicatethat a model that accounts for the behavior of domestic assets goes a longway toward accounting for the behavior of foreign assets. We address predictabilityissues associated with the forward premium puzzle by: i) using instrumentsthat are known to forecast excess returns in the moments restrictions associatedwith Euler equations, and; ii) by pricing Lustig and Verdelhan (2007)'s foreigncurrency portfolios. Our results indicate that the relevant state variables that explainforeign-currency market asset prices are also the driving forces behind U.S.domestic assets behavior.

Automatic selection of multiple response functions for generalized Richardson-Lucy spherical deconvolution of diffusion MRI data

Tese de mestrado integrado em Engenharia Biomédica e Biofísica (Sinais e Imagens Médicas), Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2021O processo de desenvolvimento do cérebro humano tem sido objeto de estudo desde há vários anos, levando a avanços significativos no que diz respeito à compreensão das suas diferentes fases e mecanismos. Visto que este desenvolvimento resulta de uma série de complexos processos dinâmicos e adaptativos, existe uma busca contínua de informação sobre a sua organização estrutural e funcional, bem como o seu processo de maturação. A ressonância magnética de difusão (dMRI) é uma técnica bastante completa no que diz respeito à análise do cérebro in vivo. Esta técnica é utilizada para realizar um mapeamento quantitativo, através da aplicação de modelos como o modelo de difusão tensorial (DTI). Estes modelos fornecem medidas que caracterizam o cérebro, tais como a anisotropia fraccional (FA) e difusividade média (MD), permitindo assim a quantificação de microestruturas e consequentemente a reconstrução de feixes de substância branca (WM) que ligam diferentes regiões cerebrais. Dadas as suas propriedades de difusão anisotrópica e a sua constituição fibrosa, as fibras de WM têm sido amplamente estudadas através da dMRI. Além disso, a tractografia tornou-se a abordagem padrão no que diz respeito à avaliação da conectividade cerebral usando dados de dMRI. Os métodos de desconvolução esférica (SD) estão entre os mais utilizados para quantificar a distribuição da orientação das fibras (FOD) a partir de dados dMRI do cérebro, sendo que a forma mais comum de o fazer é com desconvolução esférica limitada (CSD). A ideia original da CSD baseia-se no facto de podermos escolher uma função de resposta (RF) representativa de um determinado tecido presente no cérebro e aplicar a SD para resolver o problema de cruzamento de fibras que o modelo de DTI não consegue resolver. Uma vez que o cérebro possui uma complexa organização de tecidos, múltiplos tecidos devem ser considerados. Não é apropriado usar uma RF de WM em todo o cérebro, pois isso pode levar a reconstruções imprecisas da orientação das fibras e a um mau desempenho durante o processo de tractografia. Ao ter em conta múltiplos tecidos, as propriedades da substância cinzenta (GM) e do líquido céfalo-raquidiano (CSF) podem ser quantificadas, e os efeitos de volume parcial (PVE) podem ser reduzidos. Nos últimos anos, tem sido possível adquirir dados “multi-camada” mais complexos e de elevada resolução, mesmo em recém-nascidos, o que permitiu melhorar a técnica de CSD. Consequentemente, esta aquisição também vai melhorar a reconstrução da FOD no cérebro adulto, pois considera os PVE entre diferentes tipos de tecidos. No cérebro neonatal existem algumas diferenças, pois este é constituído por WM em diferentes fases de maturação, e a GM possui características diferentes em comparação com um cérebro adulto. A possibilidade de distinguir diferentes tipos de fibras apenas com base nas suas características microestruturais deve-se às diferenças presentes no cérebro enquanto este se encontra numa fase de desenvolvimento. Em cérebros adultos, é menos provável conseguir observar tais diferenças. Uma das melhores formas de compreender e estudar estes processos de desenvolvimento cerebral é através do estudo do cérebro de neonatais. Como seria de esperar, o cérebro de um recém-nascido não se encontra completamente maturado, sofrendo por isso diversas alterações até estar totalmente desenvolvido. Estas mudanças vão desde o aumento do tamanho do cérebro a alterações ao nível vascular, levando consequentemente a uma alteração dos processos de cognitivos. Em última análise, a aplicação de CSD a dados de “multi-camada” leva a uma extração mais precisa da FOD que por sua vez irá melhorar o processo de tractografia e levará, consequentemente, a uma melhor compreensão do cérebro humano e do seu desenvolvimento, particularmente se aplicada em recém-nascidos e comparada com adultos. O método Generalized Richardson-Lucy (GRL) pode superar os problemas encontrados pela CSD através da realização de SD robusta, suprimindo picos imprecisos na FOD em dados “multi-camada” de dMRI. Este método pode definir múltiplos tecidos que irão aumentar a precisão da estimativa da FOD. No entanto, no método GRL, as três classes de tecidos representadas (WM, GM e CSF) são pré-definidas com valores FA e MD retirados da literatura. Este estudo consistiu em desenvolver um método que determina automaticamente o número de classes (tecidos) necessárias para aplicar corretamente GRL no cérebro com dados “multi-camada”, utilizando para isso os seus valores de FA e MD. O objetivo é aplicar corretamente o método de GRL no cérebro com as classes obtidas, de forma avaliar se existe uma melhoria no processo de estimação das FOD e por sua vez no processo de tractografia. Os dados utilizados neste trabalho consistem em dados de dMRI de dez neonatais e dez adultos, fornecidos pelo Developing Human Connectome Project (dHCP) e pelo Human Connectome Project (HCP), respetivamente. Estes dados já se encontravam num formato pré-processado, pelo que não foi necessário realizar qualquer etapa adicional neste sentido. A primeira parte do estudo consistiu no desenvolvimento do método de deteção automática do número de tipos de tecidos no cérebro. Para isso, todos os dados foram processados no ExploreDTI, um programa de interface gráfica para dados de dMRI e que permite, por exemplo, a realização de tractografia. Este programa foi também usado para extrair os valores de FA e MD dos dados de dMRI dos cérebros dos neonatais e dos adultos, de modo a analisar a sua distribuição de valores por todo o cérebro através de histogramas. De seguida foi aplicado um gaussian mixture model (GMM) aos histogramas de FA e MD, utilizando o MATLAB R2018a, de forma a decompor os dados em classes. Depois de aplicar o GMM aos dados, foi determinado o número ideal de Gaussianas para os mapas de FA e MD. Para isso foi calculado o Bayesian information criterion (BIC) de cada modelo, em que cada um destes se caracteriza por um certo número de Gaussianas. De seguida, foi calculada a probabilidade do valor de cada voxel pertencer a uma das classes escolhidas de FA e MD, atribuiu-se assim uma classe a cada voxel. Posteriormente selecionaram-se as três melhores combinações de FA e MD de cada classe com base na frequência de ocorrência de cada combinação, sendo que cada classe foi definida pela média e desvio padrão das respetivas Gaussianas. Por fim, foram criados mapas espaciais do cérebro com as classes finais, utilizando o MATLAB R2018a. Na segunda parte do estudo aplicou-se o método GRL aos dados, de forma a estimar a RF de cada um dos tecidos que foram selecionados na primeira parte. Estas duas partes do trabalho integram a nossa abordagem, sendo esta designada por "GRL-auto". No método GRL, a RF da GM e do CSF é baseada em valores de FA e MD retirados da literatura, enquanto que o método GRL-auto desenvolvido neste estudo estima esses valores através da seleção automática dos valores de FA e MD que são característicos de cada um destes tecidos. Obtiveram-se os mapas das frações de sinal da WM, GM, e CSF e foram feitas comparações entre o método GRL e GRL-auto. As FOD da WM obtidas com ambos os métodos foram comparadas entre si em regiões de cruzamento de fibras, tanto para neonatais como para os adultos. Por fim, para ambos os métodos, procedeu-se à tractografia em neonatais. Os resultados indicam que, tanto para recém-nascidos como para adultos, existe consistência em relação aos valores de FA e MD e ao seu respetivo número de classes selecionadas. Além disso, conseguem ser observadas diferentes fases de maturação de WM nos neonatais, mas também algumas imperfeições à volta dos ventrículos e regiões onde ocorre cruzamento de fibras. Todos os mapas espaciais de FA e MD fizeram sentido anatomicamente, sendo consistentes quer nos neonatais quer nos adultos, demonstrando assim a eficácia deste método. Os mapas de sinal das frações de WM, GM, e CSF apresentaram valores plausíveis e concordância com a anatomia esperada, para além de consistência tanto nos recém-nascidos como nos adultos. Os mapas de frações de sinal dos adultos praticamente não apresentaram diferenças entre os dois métodos. No entanto, os neonatais mostraram algumas diferenças notáveis, particularmente nos mapas de GM e CSF. Os resultados relativos às FODs não mostraram diferenças significativas no que diz respeito aos adultos. No entanto, para os neonatais, o método GRL-auto estimou FODs de elevada qualidade na WM, em comparação com o método GRL. Além disso, o método GRL-auto detetou mais picos plausíveis em regiões de cruzamento de fibras par além de uma diferença angular maior entre os principais picos das FOD, em comparação com o método GRL. Por fim, este método demonstrou uma melhoria no processo de tractografia, o que por sua vez levará a uma melhor compreensão do cérebro humano e do seu desenvolvimento. Conclui-se assim que o método desenvolvido neste estudo é eficiente e mostra consistência no que diz respeito ao processo de seleção automática do número de tecidos necessários para efetuar CSD no cérebro. Observou-se uma melhoria na tractografia das fibras, o que permitirá uma melhor compreensão da maturação do cérebro bem como das conexões entre as diversas regiões, tendo-se, assim, cumprido o objetivo principal deste trabalho.To understand the development of the human brain, more detailed information is required regarding the structural and functional cerebral organization and maturation. This development is the product of a complex series of dynamic and adaptive processes, and one of the best ways to understand it is through the study of the neonatal brain. The neonatal brain is not fully developed as it would be expected, so it goes through many changes regarding brain size, vasculature, and cognition. Constrained spherical deconvolution (CSD) is a widely used approach to quantify the fiber orientation distribution (FOD) from diffusion magnetic resonance imaging (dMRI) data of the brain, which allows the reconstruction of more complex white matter (WM) bundles in vivo, including in neonates. However, this method estimates the response function (RF) based on the model of a single fiber population and uses it to try to reconstruct the local WM orientations. Since the brain has a complex tissue organization, multiple tissues must be considered. It is not appropriate to use a WM RF throughout the whole brain because this can lead to spurious fiber orientation reconstructions and bad performance during fiber tractography. By accounting for multiple tissues, properties of grey matter (GM) and cerebrospinal fluid (CSF) can be captured, and partial volume effects (PVE) reduced. The acquisition of more comprehensive high-resolution multi-shell dMRI data offers opportunities to take into account multiple tissue types. Ultimately, these improve fiber tractography and consequently lead to a better understanding of the human brain and its development. The generalized Richardson-Lucy (GRL) method can overcome these challenges by performing robust spherical deconvolution (SD) and suppress spurious FOD peaks on multi-shell dMRI data due to PVE. However, in the GRL method, three tissue classes are typically pre-defined to represent WM, GM, and CSF, using fractional anisotropy (FA) and mean diffusivity (MD) values taken from literature. These two metrics are derived from the diffusion tensor model (DTI), with FA measuring how anisotropic is the tensor in each voxel and MD measuring the average of the diffusion rate at each voxel. This study aims to develop a method that automatically determines the number of tissue types (classes) that are needed to properly perform GRL in each analyzed brain dataset. The dataset used in this work consists of ten neonates and ten adults from the Developing Human Connectome Project (dHCP) and the Human Connectome Project (HCP), respectively. The first part of this study consisted of developing a method for the automatic detection of the number of tissue types in the brain, by applying a gaussian mixture model (GMM) and the Bayesian information criterion (BIC) to automatically extract the number of tissue classes from the histogram of dMRI properties. In the second part, the GRL method was applied to the data to estimate the RF of each tissue that was automatically chosen in the first part, and therefore calculate the FOD and perform fiber tractography. This approach was designated by “GRL-auto”. Lastly, a comparison between the basic GRL formulation and GRL-auto was done. Since GRL uses predefined values calibrated on HCP data, it becomes clear that small differences were expected on such dataset, whereas on dHCP larger differences were expected. Our analysis showed that our method automatically identified three classes in the FA histogram and two classes in the MD histogram when using HCP and dHCP data. Therefore, these results demonstrated consistency regarding the FA and MD values and their respective number of selected classes, for both datasets. Furthermore, different stages of WM maturation were detected in the dHCP data, but also some imperfections around the ventricles and crossing fibers areas. All FA and MD spatial maps were in line with anatomical correspondence and were consistent across all neonatal and adult subjects, demonstrating the efficiency of this method. The values of the WM, GM, and CSF fraction maps were plausible, in line with the expected anatomy, and looked consistent on both HCP and dHCP datasets. The signal fraction maps determined with the HCP data showed almost no difference between GRL and GRL-auto. However, in the dHCP data, we observed notable differences, particularly in the GM and CSF maps. Regarding the FOD estimation, our results showed no difference in the HCP data. Nevertheless, for the dHCP data, GRL-auto estimated high-quality FODs in WM, and detected more peaks in crossing fiber regions and a bigger angular difference between the main FOD peaks, as compared to GRL. Lastly, we showed that GRL-auto led to improvements in fiber tractography, which will likely support gaining a better understanding of the human brain and its development. Therefore, we can conclude that the method developed in this study is efficient and consistent in the automatic selection of the number of tissues needed to properly perform GRL in a brain, given multi-shell data, which was the main goal

Deteção de padrões em imagens SAR

Dissertação de mestrado integrado em Engenharia InformáticaSince the last century, concerns about safety and welfare issues have increased at the same pace as technolo gical advances. Synthetic Aperture Radar (SAR) is one way of creating images using active sensors, which has the advantage that it can be used in any climate and time of day. Due to its complexity, the use of these images is time consuming and requires an experienced user. This study aims to find a way to handle these images, in terms of geographic registration and image interpretation, in a more efficient way. Based on the literature on geographic registration techniques, image comparison and segmentation in SAR images, those with the greatest potential to solve the problems identified are developed and tested. The analysis of the solutions demonstrates that the developed methods have the ability to evolve into complete and efficient tools which are capable of answering the identified problems. The results indicate that the SAR-Harris SAR image comparator proves to be a stable enough algorithm to include in a semi-automatic registration tool. Concerning the SAR image classification and segmentation, the U-Net neural network presented values of accuracy near 70%, exhibiting the ability of the network to integrate a SAR image classification system. In the case of the C Means algorithm, despite not reaching the U-Net accuracy values, accuracy values in range 50-60% , it presents itself as an extremely versatile algorithm, also useful in the segmentation task. Still, there is a great margin of progress in the automation of the processes of geographic registration and segmentation of SAR images.Desde o século passado, as preocupações em assuntos de segurança e bem-estar têm aumentado ao mesmo ritmo que os avanços tecnológicos. Synthetic Aperture Radar (SAR) é uma das formas de criar imagens utilizando sensores ativos, que possuem a vantagem de poder ser utilizado em qualquer clima e hora do dia. Devido à sua complexidade, a utilização destas imagens é muito custosa em termos de tempo e requer mão-de-obra qualificada. Este estudo tem o objetivo de encontrar uma forma de lidar com estas imagens, em termos de registo geográfico e interpretação da imagem, de forma mais eficiente. Com base na literatura acerca de técnicas registo geográfico, comparação entre imagens e segmentação em imagens SAR, são desenvolvidas e testadas aquelas que apresentam maior potencial para resolver os pro blemas identificados. A análise das soluções demonstram que os métodos estudados e desenvolvidos tem a capacidade de evoluir para ferramentas mais completas e eficientes capazes de responder aos problemas iden tificados. Os resultados indicam que o comparador de imagens SAR SAR-Harris revela ser um algoritmo estável e robusto o suficiente para originar uma ferramenta de registo semi-automática. Já em termos de classificação e segmentação de imagens SAR, a rede neuronal U-Net apresenta valores de accuracy próximos dos 70%, exibindo a capacidade da rede de integrar um sistema de classificação de imagens SAR. No caso do algoritmo C-Means apesar de não atingir os valores de precisão da U-Net, atingindo valores de 50-60%, apresenta-se como um algoritmo extremamente versátil e robusto, características úteis na tarefa de segmentação. Ainda assim, há uma grande margem de progressão na automatização dos processos de registo geográfico e de segmentação de imagens SAR

Gestão de Resposta Dinâmica de Consumo em Comunidades de Energias Renováveis

Os modelos de autoconsumo para Comunidades de Energia Renovável (CER), proporcionam a possibilidade de preços de eletricidade mais baixos, quando existe maior autoprodução fotovoltaica, criando uma dinâmica de preços cuja gestão inteligente da resposta de consumo pode gerar vantagens económicas para o autoconsumidor. Estas vantagens podem ser especialmente interessantes se o autoconsumidor dispuser de capacidade de resposta dinâmica de consumo (demand response) ou de dispositivos de armazenamento de energia. Pretende-se criar sistemas de informação, a ser geridos pela Entidade Gestora de Autoconsumo (EGAC), com o objetivo de otimizar os benefícios económicos da autoprodução da CER. O desenvolvimento destes sistemas requer a integração de técnicas de previsão de consumo e previsão de produção fotovoltaica a curto prazo (próxima semana), bem como a geração automática de sinais de preço dinâmicos, centralizados pela EGAC. O sistema será testado em diversos tipos de consumidores integrados numa CER, com diversidade de equipamentos de consumo com diferentes elasticidades e com a possibilidade de incluir equipamento de armazenamento distribuído. Também será estudada a possibilidade de armazenamento centralizado na CER

ALGUMAS CONSIDERAÇÕES SOBRE O CONCEITO DE POLÍTICAS PÚBLICAS: O QUE O ESTADO LUCRA COM AS POLÍTICAS PÚBLICAS

This article analyzes some conceptualizations about the concept of public policies, from the perspective of what the State profits, economically speaking, from public policies. It addresses the following problem: “In addition to the social well-being promoted through public policies, does the State also have other gains, with regard to economic aspects?”. As a hypothesis, it is believed that it does, that is, that the State profits economically speaking with public policies. Analyzing whether the State profits economically speaking with public policies is the main objective. Specifically objective: to make some considerations about the concept of public policies; evaluate whether there is a romanticized bias about public policies that presents only the positive aspects of public policies; discuss what the State gains economically with the implementation of public policies of different kinds. Thus, the research is relevant for teachers, for science and for society. Qualitative theoretical research was carried out based on scientific articles and academic books.Este artigo analisa algumas conceituações sobre o conceito de políticas públicas, na perspectiva do que o Estado lucra, economicamente falando, com as políticas públicas. Aborda o seguinte problema: “Além do bem-estar social promovido por meio das políticas públicas, o Estado também possui outros ganhos, no que tange a aspectos econômicos?”. Como hipótese, acredita-se que sim, ou seja, que o Estado lucra economicamente falando com as políticas públicas. Analisar se o Estado lucra economicamente falando com as políticas públicas é o objetivo principal. Especificamente objetiva: tecer algumas considerações sobre o conceito de políticas públicas; avaliar se há viés romantizado sobre políticas públicas que apresente apenas os aspectos positivos de uma políticas pública; discutir o que o Estado ganha economicamente com a implementação de políticas públicas de diversas naturezas. Com isso, a pesquisa é relevante para docentes, para a ciência e para a sociedade. Fez-se uma pesquisa teórica qualitativa com base em artigos científicos e livros acadêmicos