Onto Exchange Rate's Short Run Impact on Oil Prices Dynamics: An OPEC Members' perspective

In this paper, we study the oil price formation for the purpose of understanding price reactions of OPEC member countries to changes in the exchange rate of the US dollar and prices of other members in the short run. The results suggested that there is a partial impact of exchange rates volatility on oil prices dynamics in short runs. Moreover, the study demonstrated that Saudi Arabia behaves as a leader in the OPEC structure market while it behaves differently when linked to other reference markets. Generally, Saudi Arabia behaves more potentially and more moderately than the other OPEC members in responding to change of references markets prices.oil prices, exchange rates pass through, OPEC countries

New trading risk indexes: application of the shapley value in finance

The aim of this paper is to offer new risk indicators that enable one to classify securities of a portfolio according to their risk degrees. These indexes are issued from a new method of the covariance decomposition based on the Shapley Value. The risk indicators are computed via the well-known Gini coefficient, which is viewed as a new risk measure and compared with the traditional measures related with the modern theory of portfolio. These indicators yield suitable information, which could be used by private or institutional investors to trade strategies on market portfolio.

Decomposition of Gini and the generalized entropy inequality measures

In this article we provide an overview of the Gini decomposition and the generalized entropy inequality measures, a free access to their computation, an application on French wages, and a different way than Dagum to demonstrate that the Gini index is a more convenient measure than those issued from entropy: Theil, Hirschman-Herfindahl and Bourguignon.

Cyclical Mackey Glass Model for Oil Bull Seasonal

In this article, we propose an innovative way for modelling oil bull seasonals taking into account seasonal speculations in oil markets. Since oil prices behave very seasonally during two periods of the year (summer and winter), we propose a modification of Mackey Glass equation by taking into account the rhythm of seasonal frequencies. Using monthly data for WTI oil prices, Seasonal Cyclical Mackey Glass estimates indicate that seasonal interactions between heterogeneous speculators with different expectations may be responsible for pronounced swings in prices in both periods. Moreover, the seasonal frequency  / 3(referring to a period of 6 months) appears to be persistent over time.Oil bull seasonal, Seasonal speculations, Heterogeneous agents model, Seasonal Cyclical Mackey Glass models.

Hypothesis of Currency Basket Pricing of Crude Oil: An Iranian Perspective

The decline in the value of US dollar and the emergence of other currencies has opened the debate within OPEC, of whether it is possible to resort to the pricing of crude oil in alternative currencies. The debate was limited because of the inadequate liquidity of most other currencies. In this paper, we focus on the implications of the shift in the pricing of Iran’s crude oil to other currencies than the US dollar. The results demonstrated that the pricing for Iranian oil in US dollar had high reaction potential and responded moderately to the change in the exchange rate, when compared to the pricing in Euro and in Yen. Consequently, it appeared that stability on the financial market led to partial stability in the oil market.Crude Oil Pricing, Currency Basket, OPEC, Exchange Rate of Dollar, Euros, Yen.

Validation of the acquisition algorithms for FSSCat’s Soil Moisture product

Treballs Finals de Grau de Física, Facultat de Física, Universitat de Barcelona, Curs: 2023, Tutors: Yolanda Sola, Adrian Perez-Portero, Adriano Jose CampsThis essay presents a validation of two months (October-November 2020) of soil moisture retrieved by the FSSCat mission by comparing it with the ESA Climate Change Initiative mission (ESA CII) dataset. A data processing pipeline, along with various statistical tests, was designed to detect disparities between the two datasets. The results with RMSE, Bias, and ubRMSE revealed notable discrepancies in some regions, such as Russia, with values of 0.1 m3/m3 for the ubRMSE. In general, FSSCat’s data has underestimated measurements compared to ESA CII’s dataset. These discrepancies can be attributed to instrumental errors, the presence of ice in certain regions, and uncertainties in the re-gridding method

Design of a Machine Learning-based Approach for Fragment Retrieval on Models

[ES] El aprendizaje automático (ML por sus siglas en inglés) es conocido como la rama de la inteligencia artificial que reúne algoritmos estadísticos, probabilísticos y de optimización, que aprenden empíricamente. ML puede aprovechar el conocimiento y la experiencia que se han generado durante años en las empresas para realizar automáticamente diferentes procesos. Por lo tanto, ML se ha aplicado a diversas áreas de investigación, que estudian desde la medicina hasta la ingeniería del software. De hecho, en el campo de la ingeniería del software, el mantenimiento y la evolución de un sistema abarca hasta un 80% de la vida útil del sistema. Las empresas, que se han dedicado al desarrollo de sistemas software durante muchos años, han acumulado grandes cantidades de conocimiento y experiencia. Por lo tanto, ML resulta una solución atractiva para reducir sus costos de mantenimiento aprovechando los recursos acumulados. Específicamente, la Recuperación de Enlaces de Trazabilidad, la Localización de Errores y la Ubicación de Características se encuentran entre las tareas más comunes y relevantes para realizar el mantenimiento de productos software. Para abordar estas tareas, los investigadores han propuesto diferentes enfoques. Sin embargo, la mayoría de las investigaciones se centran en métodos tradicionales, como la indexación semántica latente, que no explota los recursos recopilados. Además, la mayoría de las investigaciones se enfocan en el código, descuidando otros artefactos de software como son los modelos. En esta tesis, presentamos un enfoque basado en ML para la recuperación de fragmentos en modelos (FRAME). El objetivo de este enfoque es recuperar el fragmento del modelo que realiza mejor una consulta específica. Esto permite a los ingenieros recuperar el fragmento que necesita ser trazado, reparado o ubicado para el mantenimiento del software. Específicamente, FRAME combina la computación evolutiva y las técnicas ML. En FRAME, un algoritmo evolutivo es guiado por ML para extraer de manera eficaz distintos fragmentos de un modelo. Estos fragmentos son posteriormente evaluados mediante técnicas ML. Para aprender a evaluarlos, las técnicas ML aprovechan el conocimiento (fragmentos recuperados de modelos) y la experiencia que las empresas han generado durante años. Basándose en lo aprendido, las técnicas ML determinan qué fragmento del modelo realiza mejor una consulta. Sin embargo, la mayoría de las técnicas ML no pueden entender los fragmentos de los modelos. Por lo tanto, antes de aplicar las técnicas ML, el enfoque propuesto codifica los fragmentos a través de una codificación ontológica y evolutiva. En resumen, FRAME está diseñado para extraer fragmentos de un modelo, codificarlos y evaluar cuál realiza mejor una consulta específica. El enfoque ha sido evaluado a partir de un caso real proporcionado por nuestro socio industrial (CAF, un proveedor internacional de soluciones ferroviarias). Además, sus resultados han sido comparados con los resultados de los enfoques más comunes y recientes. Los resultados muestran que FRAME obtuvo los mejores resultados para la mayoría de los indicadores de rendimiento, proporcionando un valor medio de precisión igual a 59.91%, un valor medio de exhaustividad igual a 78.95%, una valor-F medio igual a 62.50% y un MCC (Coeficiente de Correlación Matthews) medio igual a 0.64. Aprovechando los fragmentos recuperados de los modelos, FRAME es menos sensible al conocimiento tácito y al desajuste de vocabulario que los enfoques basados en información semántica. Sin embargo, FRAME está limitado por la disponibilidad de fragmentos recuperados para llevar a cabo el aprendizaje automático. Esta tesis presenta una discusión más amplia de estos aspectos así como el análisis estadístico de los resultados, que evalúa la magnitud de la mejora en comparación con los otros enfoques.[CAT] L'aprenentatge automàtic (ML per les seues sigles en anglés) és conegut com la branca de la intel·ligència artificial que reuneix algorismes estadístics, probabilístics i d'optimització, que aprenen empíricament. ML pot aprofitar el coneixement i l'experiència que s'han generat durant anys en les empreses per a realitzar automàticament diferents processos. Per tant, ML s'ha aplicat a diverses àrees d'investigació, que estudien des de la medicina fins a l'enginyeria del programari. De fet, en el camp de l'enginyeria del programari, el manteniment i l'evolució d'un sistema abasta fins a un 80% de la vida útil del sistema. Les empreses, que s'han dedicat al desenvolupament de sistemes programari durant molts anys, han acumulat grans quantitats de coneixement i experiència. Per tant, ML resulta una solució atractiva per a reduir els seus costos de manteniment aprofitant els recursos acumulats. Específicament, la Recuperació d'Enllaços de Traçabilitat, la Localització d'Errors i la Ubicació de Característiques es troben entre les tasques més comunes i rellevants per a realitzar el manteniment de productes programari. Per a abordar aquestes tasques, els investigadors han proposat diferents enfocaments. No obstant això, la majoria de les investigacions se centren en mètodes tradicionals, com la indexació semàntica latent, que no explota els recursos recopilats. A més, la majoria de les investigacions s'enfoquen en el codi, descurant altres artefactes de programari com són els models. En aquesta tesi, presentem un enfocament basat en ML per a la recuperació de fragments en models (FRAME). L'objectiu d'aquest enfocament és recuperar el fragment del model que realitza millor una consulta específica. Això permet als enginyers recuperar el fragment que necessita ser traçat, reparat o situat per al manteniment del programari. Específicament, FRAME combina la computació evolutiva i les tècniques ML. En FRAME, un algorisme evolutiu és guiat per ML per a extraure de manera eficaç diferents fragments d'un model. Aquests fragments són posteriorment avaluats mitjançant tècniques ML. Per a aprendre a avaluar-los, les tècniques ML aprofiten el coneixement (fragments recuperats de models) i l'experiència que les empreses han generat durant anys. Basant-se en l'aprés, les tècniques ML determinen quin fragment del model realitza millor una consulta. No obstant això, la majoria de les tècniques ML no poden entendre els fragments dels models. Per tant, abans d'aplicar les tècniques ML, l'enfocament proposat codifica els fragments a través d'una codificació ontològica i evolutiva. En resum, FRAME està dissenyat per a extraure fragments d'un model, codificar-los i avaluar quin realitza millor una consulta específica. L'enfocament ha sigut avaluat a partir d'un cas real proporcionat pel nostre soci industrial (CAF, un proveïdor internacional de solucions ferroviàries). A més, els seus resultats han sigut comparats amb els resultats dels enfocaments més comuns i recents. Els resultats mostren que FRAME va obtindre els millors resultats per a la majoria dels indicadors de rendiment, proporcionant un valor mitjà de precisió igual a 59.91%, un valor mitjà d'exhaustivitat igual a 78.95%, una valor-F mig igual a 62.50% i un MCC (Coeficient de Correlació Matthews) mig igual a 0.64. Aprofitant els fragments recuperats dels models, FRAME és menys sensible al coneixement tàcit i al desajustament de vocabulari que els enfocaments basats en informació semàntica. No obstant això, FRAME està limitat per la disponibilitat de fragments recuperats per a dur a terme l'aprenentatge automàtic. Aquesta tesi presenta una discussió més àmplia d'aquests aspectes així com l'anàlisi estadística dels resultats, que avalua la magnitud de la millora en comparació amb els altres enfocaments.[EN] Machine Learning (ML) is known as the branch of artificial intelligence that gathers statistical, probabilistic, and optimization algorithms, which learn empirically. ML can exploit the knowledge and the experience that have been generated for years to automatically perform different processes. Therefore, ML has been applied to a wide range of research areas, from medicine to software engineering. In fact, in software engineering field, up to an 80% of a system's lifetime is spent on the maintenance and evolution of the system. The companies, that have been developing these software systems for a long time, have gathered a huge amount of knowledge and experience. Therefore, ML is an attractive solution to reduce their maintenance costs exploiting the gathered resources. Specifically, Traceability Link Recovery, Bug Localization, and Feature Location are amongst the most common and relevant tasks when maintaining software products. To tackle these tasks, researchers have proposed a number of approaches. However, most research focus on traditional methods, such as Latent Semantic Indexing, which does not exploit the gathered resources. Moreover, most research targets code, neglecting other software artifacts such as models. In this dissertation, we present an ML-based approach for fragment retrieval on models (FRAME). The goal of this approach is to retrieve the model fragment which better realizes a specific query in a model. This allows engineers to retrieve the model fragment, which must be traced, fixed, or located for software maintenance. Specifically, the FRAME approach combines evolutionary computation and ML techniques. In the FRAME approach, an evolutionary algorithm is guided by ML to effectively extract model fragments from a model. These model fragments are then assessed through ML techniques. To learn how to assess them, ML techniques takes advantage of the companies' knowledge (retrieved model fragments) and experience. Then, based on what was learned, ML techniques determine which model fragment better realizes a query. However, model fragments are not understandable for most ML techniques. Therefore, the proposed approach encodes the model fragments through an ontological evolutionary encoding. In short, the FRAME approach is designed to extract model fragments, encode them, and assess which one better realizes a specific query. The approach has been evaluated in our industrial partner (CAF, an international provider of railway solutions) and compared to the most common and recent approaches. The results show that the FRAME approach achieved the best results for most performance indicators, providing a mean precision value of 59.91%, a recall value of 78.95%, a combined F-measure of 62.50%, and a MCC (Matthews correlation coefficient) value of 0.64. Leveraging retrieved model fragments, the FRAME approach is less sensitive to tacit knowledge and vocabulary mismatch than the approaches based on semantic information. However, the approach is limited by the availability of the retrieved model fragments to perform the learning. These aspects are further discussed, after the statistical analysis of the results, which assesses the magnitude of the improvement in comparison to the other approaches.Marcén Terraza, AC. (2020). Design of a Machine Learning-based Approach for Fragment Retrieval on Models [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/158617TESI

Quanta aigua més que terra hi ha al nostre planeta?

Hi havia una vegada una escola. I a l'escola, hi havia una classe d'educació infantil que es deia falcons. I a la classe dels falcons, hi havia vint-i-cinc nens i nenes que volien saber-ho tot sobre el mars i els oceans. Així doncs, van començar a fer-se preguntes, a consensuar-les, a valorar les possibilitats que tenien de trobar-hi resposta, a gaudir estudiant i parlant de ciències amb les seves famílies. Un dia va sorgir la pregunta Quanta aigua més que terra hi ha al nostre planeta?'' i en el procés de trobar-hi la resposta, els nens i les nenes van trobar-se amb fraccions, percentatges, metres quadrats, vèrtexs, arestes, cares, metres cúbics i nombres molt i molt grans.Once upon a time, there was a school. And in this school, there was a classroom named hawks. And the twenty five children from the classroom named hawks wanted to know everything there was to know about oceans and seas. Therefore they began to ask some questions, to make some agreements, to evaluate their possibilities to obtain answers. And they had a good time studying and talking about science at home. One day, the question was: How much more water than land is there on Earth?, and in the process of finding the answer, they encountered fractions, percentages, square meters, vertices, edges, facets, cubic meters and some very big numbers

Décompositions des mesures d’inégalité : le cas des coefficients de Gini et d'entropie

Les mesures d’inégalité du revenu rassemblent deux types d’indicateurs décomposables : les indices décomposables en sous-populations et les indices décomposables en sources de revenu. Les premiers permettent de partager l’inégalité totale en une inégalité intragroupe et une inégalité intergroupe et les seconds d’attribuer à chaque facteur de revenu (revenu du travail, revenu du capital, taxes, etc.) une part de l’inégalité totale. Dans cet article, nous examinons d’une part la construction de ces techniques et d’autre part nous relatons les débats auxquels elles ont abouti et plus particulièrement celui de la convergence vers un emploi simultané des deux types de décomposition.Décompositions ; Entropie ; Gini