Testing for the Efficiency of a Policy Intended to Meet Objectives: General Model and Application

This study presents a general model demonstrating how to measure the (in)efficiency of a policy intended to meet objectives. If it is assumed that the government has available only those policy instruments it actually utilizes, our method is a test as to whether the government combines these instruments efficiently. In addition, one could also include other policy instruments, which are not actually used, but are available to the government. Our general model is applied to bread grain policy in Austria. The primary result is that the policy was quite inefficient in meeting the two main objectives of farm income support and self-sufficiency. The stochastic nature of our efficiency measures is acknowledged by taking into account the inherent uncertainty of model parameters. A response surface function is used to identify those parameters which contribute most to model output uncertainty.agricultural policy, policy efficiency, statistical policy analysis, Agricultural and Food Policy,

Modeling electricity spot prices - Combining mean-reversion, spikes and stochastic volatility

Starting with the liberalization of electricity trading, this market grew rapidly over the last decade. However, while spot and future markets are rather liquid nowadays, option trading is still limited. One of the potential reasons for this is that the spot price process of electricity is still puzzling researchers and practitioners. In this paper, we propose an approach to model spot prices that combines mean-reversion, spikes and stochastic volatility. Thereby we use different mean-reversion rates for 'normal' and 'extreme' (spike) periods. Another feature of the model is its ability to capture correlation structures of electricity price spikes. Furthermore, all model parameters can easily be estimated with help of historical data. Consequently, we argue that this model does not only extend academic literature on electricity spot price modeling, but is also suitable for practical purposes, e.g. as underlying price model for option pricing. --Electricity,Energy markets,Lévy processes,Mean-reversion,Spikes,Stochastic volatility,GARCH

Von Dänemark lernen: Dokumentation der Veranstaltung "Berlin: Beschäftigungspolitische Zukunftswerkstatt im Lichte internationaler Erfahrungen" im Rahmen der Forumsreihe "Berlins Zweite Zukunft"

Neben den Niederlanden ist Dänemark das einzige Land in der Europäischen Union, dem es gelang, die Arbeitslosigkeit seit 1994 - also innerhalb einer Regierungsperiode - zu halbieren. Bemerkenswert ist vor allem, daß die saisonbereinigte Arbeitslosigkeit der unter 25jährigen von 13,2 Prozent im November 1993 auf 4,2 Prozent im Dezember 1998 gesenkt werden konnte. Bemerkenswert ist ferner, daß dieser Erfolg mit einer der höchsten Erwerbsbeteiligungsraten Europas verbunden ist und mit einer vergleichsweise fortgeschrittenen Gleichstellung der Frauen auf dem Arbeitsmarkt. Bemerkenswert ist schließlich die Gleichzeitigkeit einer ungewöhnlich hohen Mobilität und generösen sozialen Absicherung bei Arbeitslosigkeit, Freistellungen und (Früh-)Verrentungen. Dies sind starke Gründe zu fragen: Können wir von Dänemark lernen? Diese Frage stellte sich ein Symposium am 10. Februar 1999 Berlin: Beschäftigungspolitische Zukunftswerkstatt im Lichte internationaler Erfahrungen, das am Wissenschaftszentrum Berlin abgehalten wurde. Dieses Symposium stand im Rahmen der Forumsreihe Berlins Zweite Zukunft, die von dem Verein Berliner Wirtschaftsgespräche e.V. in Kooperation mit dem Wissenschaftszentrum Berlin initiiert wurde. Diese Veröffentlichung dokumentiert die vorbereiteten Beiträge zu diesem Symposium. Sie konzentrieren sich vor allem auf die arbeitsmarktpolitische Innovation der Jobrotation (Weiterbilden und Einstellen) und vermitteln aus authentischer Quelle ein differenziertes Bild von den bisherigen Erfolgen und weiter erforderlichen Schritten einer nachhaltigen Arbeitsmarktreform in den Regionen der Europäischen Union. -- Denmark is the only country, besides the Netherlands, in the European Union which has succeeded to halve unemployment since 1994 - and this within one term of office of a government. It is particularly remarkable that the seasonally adjusted unemployment of the young under 25 years of age dropped from 13.2 per cent in November 1993 to 4.2 per cent in December 1998. It is noteworthy that this success is coupled with one of the highest labour force participation rates in Europe and a comparatively advanced level of equal opportunities for women on the labour market. Finally, there is an interesting coincidence of an unusually high level of mobility and a generous level of social security in the event of unemployment, leaves and (early) retirement. These are strong reasons to ask: Can we learn from Denmark? This question was at the origin of a symposium on the 10th of February 1999 'Berlin: Future-oriented laboratory of employment policies in the light of international experiences', which took place at the Wissenschaftszentrum Berlin. The symposium was part of the series of panel discussions 'Berlin's Second Future' initiated by the 'Berliner Wirtschaftsgespräche e.V.' in cooperation with the Wissenschaftszentrum Berlin. This publication documents the contributions presented at this symposium. They mainly focus on innovation in labour market policies, in particular on job rotation (combining further education and recruitment). Based on authentic sources, a differentiated image of past success and future needs is presented in order to facilitate a sustained labour market reform in the regions of the European Union.

Walking Through Waypoints

We initiate the study of a fundamental combinatorial problem: Given a capacitated graph $G=(V,E)$, find a shortest walk ("route") from a source $s\in V$ to a destination $t\in V$ that includes all vertices specified by a set $\mathscr{W}\subseteq V$: the \emph{waypoints}. This waypoint routing problem finds immediate applications in the context of modern networked distributed systems. Our main contribution is an exact polynomial-time algorithm for graphs of bounded treewidth. We also show that if the number of waypoints is logarithmically bounded, exact polynomial-time algorithms exist even for general graphs. Our two algorithms provide an almost complete characterization of what can be solved exactly in polynomial-time: we show that more general problems (e.g., on grid graphs of maximum degree 3, with slightly more waypoints) are computationally intractable

Searching and mining in enriched geo-spatial data

The emergence of new data collection mechanisms in geo-spatial applications paired with a heightened tendency of users to volunteer information provides an ever-increasing flow of data of high volume, complex nature, and often associated with inherent uncertainty. Such mechanisms include crowdsourcing, automated knowledge inference, tracking, and social media data repositories. Such data bearing additional information from multiple sources like probability distributions, text or numerical attributes, social context, or multimedia content can be called multi-enriched. Searching and mining this abundance of information holds many challenges, if all of the data's potential is to be released. This thesis addresses several major issues arising in that field, namely path queries using multi-enriched data, trend mining in social media data, and handling uncertainty in geo-spatial data. In all cases, the developed methods have made significant contributions and have appeared in or were accepted into various renowned international peer-reviewed venues. A common use of geo-spatial data is path queries in road networks where traditional methods optimise results based on absolute and ofttimes singular metrics, i.e., finding the shortest paths based on distance or the best trade-off between distance and travel time. Integrating additional aspects like qualitative or social data by enriching the data model with knowledge derived from sources as mentioned above allows for queries that can be issued to fit a broader scope of needs or preferences. This thesis presents two implementations of incorporating multi-enriched data into road networks. In one case, a range of qualitative data sources is evaluated to gain knowledge about user preferences which is subsequently matched with locations represented in a road network and integrated into its components. Several methods are presented for highly customisable path queries that incorporate a wide spectrum of data. In a second case, a framework is described for resource distribution with reappearance in road networks to serve one or more clients, resulting in paths that provide maximum gain based on a probabilistic evaluation of available resources. Applications for this include finding parking spots. Social media trends are an emerging research area giving insight in user sentiment and important topics. Such trends consist of bursts of messages concerning a certain topic within a time frame, significantly deviating from the average appearance frequency of the same topic. By investigating the dissemination of such trends in space and time, this thesis presents methods to classify trend archetypes to predict future dissemination of a trend. Processing and querying uncertain data is particularly demanding given the additional knowledge required to yield results with probabilistic guarantees. Since such knowledge is not always available and queries are not easily scaled to larger datasets due to the #P-complete nature of the problem, many existing approaches reduce the data to a deterministic representation of its underlying model to eliminate uncertainty. However, data uncertainty can also provide valuable insight into the nature of the data that cannot be represented in a deterministic manner. This thesis presents techniques for clustering uncertain data as well as query processing, that take the additional information from uncertainty models into account while preserving scalability using a sampling-based approach, while previous approaches could only provide one of the two. The given solutions enable the application of various existing clustering techniques or query types to a framework that manages the uncertainty.Das Erscheinen neuer Methoden zur Datenerhebung in räumlichen Applikationen gepaart mit einer erhöhten Bereitschaft der Nutzer, Daten über sich preiszugeben, generiert einen stetig steigenden Fluss von Daten in großer Menge, komplexer Natur, und oft gepaart mit inhärenter Unsicherheit. Beispiele für solche Mechanismen sind Crowdsourcing, automatisierte Wissensinferenz, Tracking, und Daten aus sozialen Medien. Derartige Daten, angereichert mit mit zusätzlichen Informationen aus verschiedenen Quellen wie Wahrscheinlichkeitsverteilungen, Text- oder numerische Attribute, sozialem Kontext, oder Multimediainhalten, werden als multi-enriched bezeichnet. Suche und Datamining in dieser weiten Datenmenge hält viele Herausforderungen bereit, wenn das gesamte Potenzial der Daten genutzt werden soll. Diese Arbeit geht auf mehrere große Fragestellungen in diesem Feld ein, insbesondere Pfadanfragen in multi-enriched Daten, Trend-mining in Daten aus sozialen Netzwerken, und die Beherrschung von Unsicherheit in räumlichen Daten. In all diesen Fällen haben die entwickelten Methoden signifikante Forschungsbeiträge geleistet und wurden veröffentlicht oder angenommen zu diversen renommierten internationalen, von Experten begutachteten Konferenzen und Journals. Ein gängiges Anwendungsgebiet räumlicher Daten sind Pfadanfragen in Straßennetzwerken, wo traditionelle Methoden die Resultate anhand absoluter und oft auch singulärer Maße optimieren, d.h., der kürzeste Pfad in Bezug auf die Distanz oder der beste Kompromiss zwischen Distanz und Reisezeit. Durch die Integration zusätzlicher Aspekte wie qualitativer Daten oder Daten aus sozialen Netzwerken als Anreicherung des Datenmodells mit aus diesen Quellen abgeleitetem Wissen werden Anfragen möglich, die ein breiteres Spektrum an Anforderungen oder Präferenzen erfüllen. Diese Arbeit präsentiert zwei Ansätze, solche multi-enriched Daten in Straßennetze einzufügen. Zum einen wird eine Reihe qualitativer Datenquellen ausgewertet, um Wissen über Nutzerpräferenzen zu generieren, welches darauf mit Örtlichkeiten im Straßennetz abgeglichen und in das Netz integriert wird. Diverse Methoden werden präsentiert, die stark personalisierbare Pfadanfragen ermöglichen, die ein weites Spektrum an Daten mit einbeziehen. Im zweiten Fall wird ein Framework präsentiert, das eine Ressourcenverteilung im Straßennetzwerk modelliert, bei der einmal verbrauchte Ressourcen erneut auftauchen können. Resultierende Pfade ergeben einen maximalen Ertrag basieren auf einer probabilistischen Evaluation der verfügbaren Ressourcen. Eine Anwendung ist die Suche nach Parkplätzen. Trends in sozialen Medien sind ein entstehendes Forscchungsgebiet, das Einblicke in Benutzerverhalten und wichtige Themen zulässt. Solche Trends bestehen aus großen Mengen an Nachrichten zu einem bestimmten Thema innerhalb eines Zeitfensters, so dass die Auftrittsfrequenz signifikant über den durchschnittlichen Level liegt. Durch die Untersuchung der Fortpflanzung solcher Trends in Raum und Zeit präsentiert diese Arbeit Methoden, um Trends nach Archetypen zu klassifizieren und ihren zukünftigen Weg vorherzusagen. Die Anfragebearbeitung und Datamining in unsicheren Daten ist besonders herausfordernd, insbesondere im Hinblick auf das notwendige Zusatzwissen, um Resultate mit probabilistischen Garantien zu erzielen. Solches Wissen ist nicht immer verfügbar und Anfragen lassen sich aufgrund der \P-Vollständigkeit des Problems nicht ohne Weiteres auf größere Datensätze skalieren. Dennoch kann Datenunsicherheit wertvollen Einblick in die Struktur der Daten liefern, der mit deterministischen Methoden nicht erreichbar wäre. Diese Arbeit präsentiert Techniken zum Clustering unsicherer Daten sowie zur Anfragebearbeitung, die die Zusatzinformation aus dem Unsicherheitsmodell in Betracht ziehen, jedoch gleichzeitig die Skalierbarkeit des Ansatzes auf große Datenmengen sicherstellen

TESTING FOR EFFICIENCY: A POLICY ANALYSIS WITH PROBABILITY DISTRIBUTIONS

The study evaluates the efficiency of government intervention using a vertical structured model including imperfectly competitive agricultural input markets, the bread grain market, and the imperfectly competitive food industry. To test for policy efficiency the actually observed bread grain policy is compared to a hypothetical efficient policy. To account for the sensitivity of the results in regard to the model parameter values computer-intensive simulation procedures and surface response functions are utilized.agricultural policy, efficient combination of policy instruments, statistical policy analysis, Productivity Analysis,

Was the Austrian agricultural policy least cost efficient?

The study evaluates the efficiency of government intervention using a vertical structured model including imperfectly competitive agricultural input markets, the bread grain market, and the imperfectly competitive food industry. To test for policy efficiency the actually observed bread grain policy is compared to a hypothetical efficient policy. To account for the sensitivity of the results in regard to the model parameter values computer-intensive simulation procedures and surface response functions are utilized.agricultural policy; efficient combination of policy instruments; statistical welfare analysis