PILOT STUDY ON ACID BURNS OF THE OESOPHAGUS IN GUINEA PIGS

Correct time determination for beginning of the first bougienage in cases with Stomatoesophagitis corrosiva is probably the most important step for successful outcome of treatment procedures. The aim of this study was to describe patterns of acid burns of the oesophagus in Guinea pigs. We tested 20 animals (mean initial weight of 520 g on average) divided into two groups: Group 1 (subjected to 98% H2S04) and Group 2 (15% H2S04). Changes in weight, pathohistological findings (biopsy), time and cause of death (after International Classification of Diseases - 9th revision) were analysed. The results revealed that animals from Group 1 died about the day 6 from ingestion of the acid with mean decrease of weight of 9.83% as the difference with the initial one was statistically significant (p<0.05) Peritonitis (ICD9 Dx:567) was the cause of death with highest frequency. During the study period of 1 month, Peritonitis and Mediastinids acuta (Dx:518) were pathohistological diagnoses with highest frequency. Only 3 animals from Group 2 died during the period of observation while the rest (n=7) survived afterwards. The relative risk of dying up to the day 9 included after ingestion of 98% against 15% H2SO4 was 9 (p<0.05). The histological analysis on the day 10 from ingestion revealed severe necrotic changes of all layers of the oesophageal wall. Our conclusion from these preliminary results was to sustain the idea to refrain from early bougienage in cases with massive damage of the oesophagus by concentrated acids. Above results might be found useful in planning larger experimental studies on acid burns of the oesophagus in the future

DISAGREEMENT, SPECULATION AND MANAGEMENT FORECASTS

Prior theoretical and empirical research has shown that disagreement can cause speculative trading which leads to a speculative premium in stock prices. We examine whether managers take actions to reduce or prolong the disagreement among investors. We establish causality using the exogenous variation in speculative trading after the yearly reconstitution of the Russell 1000/2000 indices. We find that speculative trading reduces the frequency, likelihood, and precision of management forecasts. This relationship is significantly stronger when short-sale constraints are more binding. Consistent with theory, the effect is more pronounced when managers have stronger equity-based incentives. We also find that managers sell equity to benefit from the speculative premium. In summary, our results suggest that managers issue forecasts opportunistically in response to speculative trading – they keep silent whenever possible, and issue fewer and less precise forecasts to prolong disagreement and overpricing

Zur Prognose des Value-at-Risk und Expected Shortfall mit zeitdiskreten Stochastic-Volatility-Modellen : empirische Ergebnisse für Finanzmarktzeitreihen

In den letzten beiden Jahrzehnten hat in der ökonometrischen Finanzmarktforschung der Ansatz der Stochastic-Volatility-Modelle gegenüber den GARCH-Modellen zunehmend an Boden gewonnen. Dies ist auf die oft festgestellte bessere in-sample Anpassung der zeitdiskreten Stochastic-Volatility-Modelle an empirische Daten zurückzuführen. Dagegen fehlt es an umfassenden Untersuchungen der out-of-sample-Güte, insbesondere was die Güte der Value-at-Risk und Expected Shortfall Prognosen angeht. Ziel dieser Dissertation war es, diese Lücke auszufüllen. Es wurde die Prognosefähigkeit von 11 Stochastic-Volatility Modellen und 4 GARCH Modellen verglichen. Die untersuchte Zeitreihe sind die 10000, 5000 bzw. 2500 Tagesrenditen des Dow-Jones-Indexes bis 25.10.2011. Das Asymmetrische Stochastic-Volatility-Modell (Modell 3 in der Arbeit) wird auch auf andere Zeitreihen angewandt: Tagesrenditen des DAX-Index, der Boeing Aktie, der Hewlett-Packard-Aktie, der Ölsorte Brent, der USD/JPY und GBP/USD-Wechselkurse. Die vorliegende Untersuchung hat das überraschende Ergebnis gebracht, dass die Stochastic-Volatility-Modelle im Bezug auf out-of-sample-Prognosen von VaR und ES durchweg den weit besser handhabbaren Modellen der GARCH-Familie und zum Teil selbst der Historical-Simulation-Methode unterlegen sind. Speziell hat sich der Ansatz eines Asymmetric-Power-ARCH-Modells (APARCH(1,1)) mit schiefer t-verteilten Innovation, kombiniert mit Filtered Historical Simulation, als weit überlegen herausgestellt

Zur Prognose des Value-at-Risk und Expected Shortfall mit zeitdiskreten Stochastic-Volatility-Modellen : empirische Ergebnisse für Finanzmarktzeitreihen

In den letzten beiden Jahrzehnten hat in der ökonometrischen Finanzmarktforschung der Ansatz der Stochastic-Volatility-Modelle gegenüber den GARCH-Modellen zunehmend an Boden gewonnen. Dies ist auf die oft festgestellte bessere in-sample Anpassung der zeitdiskreten Stochastic-Volatility-Modelle an empirische Daten zurückzuführen. Dagegen fehlt es an umfassenden Untersuchungen der out-of-sample-Güte, insbesondere was die Güte der Value-at-Risk und Expected Shortfall Prognosen angeht. Ziel dieser Dissertation war es, diese Lücke auszufüllen. Es wurde die Prognosefähigkeit von 11 Stochastic-Volatility Modellen und 4 GARCH Modellen verglichen. Die untersuchte Zeitreihe sind die 10000, 5000 bzw. 2500 Tagesrenditen des Dow-Jones-Indexes bis 25.10.2011. Das Asymmetrische Stochastic-Volatility-Modell (Modell 3 in der Arbeit) wird auch auf andere Zeitreihen angewandt: Tagesrenditen des DAX-Index, der Boeing Aktie, der Hewlett-Packard-Aktie, der Ölsorte Brent, der USD/JPY und GBP/USD-Wechselkurse. Die vorliegende Untersuchung hat das überraschende Ergebnis gebracht, dass die Stochastic-Volatility-Modelle im Bezug auf out-of-sample-Prognosen von VaR und ES durchweg den weit besser handhabbaren Modellen der GARCH-Familie und zum Teil selbst der Historical-Simulation-Methode unterlegen sind. Speziell hat sich der Ansatz eines Asymmetric-Power-ARCH-Modells (APARCH(1,1)) mit schiefer t-verteilten Innovation, kombiniert mit Filtered Historical Simulation, als weit überlegen herausgestellt

Zur Prognose des Value-at-Risk und Expected Shortfall mit zeitdiskreten Stochastic-Volatility-Modellen : empirische Ergebnisse für Finanzmarktzeitreihen

In den letzten beiden Jahrzehnten hat in der ökonometrischen Finanzmarktforschung der Ansatz der Stochastic-Volatility-Modelle gegenüber den GARCH-Modellen zunehmend an Boden gewonnen. Dies ist auf die oft festgestellte bessere in-sample Anpassung der zeitdiskreten Stochastic-Volatility-Modelle an empirische Daten zurückzuführen. Dagegen fehlt es an umfassenden Untersuchungen der out-of-sample-Güte, insbesondere was die Güte der Value-at-Risk und Expected Shortfall Prognosen angeht. Ziel dieser Dissertation war es, diese Lücke auszufüllen. Es wurde die Prognosefähigkeit von 11 Stochastic-Volatility Modellen und 4 GARCH Modellen verglichen. Die untersuchte Zeitreihe sind die 10000, 5000 bzw. 2500 Tagesrenditen des Dow-Jones-Indexes bis 25.10.2011. Das Asymmetrische Stochastic-Volatility-Modell (Modell 3 in der Arbeit) wird auch auf andere Zeitreihen angewandt: Tagesrenditen des DAX-Index, der Boeing Aktie, der Hewlett-Packard-Aktie, der Ölsorte Brent, der USD/JPY und GBP/USD-Wechselkurse. Die vorliegende Untersuchung hat das überraschende Ergebnis gebracht, dass die Stochastic-Volatility-Modelle im Bezug auf out-of-sample-Prognosen von VaR und ES durchweg den weit besser handhabbaren Modellen der GARCH-Familie und zum Teil selbst der Historical-Simulation-Methode unterlegen sind. Speziell hat sich der Ansatz eines Asymmetric-Power-ARCH-Modells (APARCH(1,1)) mit schiefer t-verteilten Innovation, kombiniert mit Filtered Historical Simulation, als weit überlegen herausgestellt

Zur Prognose des Value-at-Risk und Expected Shortfall mit zeitdiskreten Stochastic-Volatility-Modellen : empirische Ergebnisse für Finanzmarktzeitreihen

In den letzten beiden Jahrzehnten hat in der ökonometrischen Finanzmarktforschung der Ansatz der Stochastic-Volatility-Modelle gegenüber den GARCH-Modellen zunehmend an Boden gewonnen. Dies ist auf die oft festgestellte bessere in-sample Anpassung der zeitdiskreten Stochastic-Volatility-Modelle an empirische Daten zurückzuführen. Dagegen fehlt es an umfassenden Untersuchungen der out-of-sample-Güte, insbesondere was die Güte der Value-at-Risk und Expected Shortfall Prognosen angeht. Ziel dieser Dissertation war es, diese Lücke auszufüllen. Es wurde die Prognosefähigkeit von 11 Stochastic-Volatility Modellen und 4 GARCH Modellen verglichen. Die untersuchte Zeitreihe sind die 10000, 5000 bzw. 2500 Tagesrenditen des Dow-Jones-Indexes bis 25.10.2011. Das Asymmetrische Stochastic-Volatility-Modell (Modell 3 in der Arbeit) wird auch auf andere Zeitreihen angewandt: Tagesrenditen des DAX-Index, der Boeing Aktie, der Hewlett-Packard-Aktie, der Ölsorte Brent, der USD/JPY und GBP/USD-Wechselkurse. Die vorliegende Untersuchung hat das überraschende Ergebnis gebracht, dass die Stochastic-Volatility-Modelle im Bezug auf out-of-sample-Prognosen von VaR und ES durchweg den weit besser handhabbaren Modellen der GARCH-Familie und zum Teil selbst der Historical-Simulation-Methode unterlegen sind. Speziell hat sich der Ansatz eines Asymmetric-Power-ARCH-Modells (APARCH(1,1)) mit schiefer t-verteilten Innovation, kombiniert mit Filtered Historical Simulation, als weit überlegen herausgestellt

Zur Prognose des Value-at-Risk und Expected Shortfall mit zeitdiskreten Stochastic-Volatility-Modellen : empirische Ergebnisse für Finanzmarktzeitreihen

In den letzten beiden Jahrzehnten hat in der ökonometrischen Finanzmarktforschung der Ansatz der Stochastic-Volatility-Modelle gegenüber den GARCH-Modellen zunehmend an Boden gewonnen. Dies ist auf die oft festgestellte bessere in-sample Anpassung der zeitdiskreten Stochastic-Volatility-Modelle an empirische Daten zurückzuführen. Dagegen fehlt es an umfassenden Untersuchungen der out-of-sample-Güte, insbesondere was die Güte der Value-at-Risk und Expected Shortfall Prognosen angeht. Ziel dieser Dissertation war es, diese Lücke auszufüllen. Es wurde die Prognosefähigkeit von 11 Stochastic-Volatility Modellen und 4 GARCH Modellen verglichen. Die untersuchte Zeitreihe sind die 10000, 5000 bzw. 2500 Tagesrenditen des Dow-Jones-Indexes bis 25.10.2011. Das Asymmetrische Stochastic-Volatility-Modell (Modell 3 in der Arbeit) wird auch auf andere Zeitreihen angewandt: Tagesrenditen des DAX-Index, der Boeing Aktie, der Hewlett-Packard-Aktie, der Ölsorte Brent, der USD/JPY und GBP/USD-Wechselkurse. Die vorliegende Untersuchung hat das überraschende Ergebnis gebracht, dass die Stochastic-Volatility-Modelle im Bezug auf out-of-sample-Prognosen von VaR und ES durchweg den weit besser handhabbaren Modellen der GARCH-Familie und zum Teil selbst der Historical-Simulation-Methode unterlegen sind. Speziell hat sich der Ansatz eines Asymmetric-Power-ARCH-Modells (APARCH(1,1)) mit schiefer t-verteilten Innovation, kombiniert mit Filtered Historical Simulation, als weit überlegen herausgestellt

Higher-Derivative Corrections and AdS5_5 Black Holes

Using recent results in four-derivative 5d $\mathcal{N}=2$ minimal gauged supergravity, we evaluate the regularized on-shell action of the Euclidean solution in this theory that admits a Lorentzian continuation to an AdS$_5$ black hole with one electric charge and two angular momenta. We focus on the supersymmetric limit of this solution and employ holography to show that the result can be expressed purely in terms of angular momentum fugacities and the 't Hooft anomalies for the $\mathrm{U}(1)_{\mathrm R}$ R-symmetry of the dual 4d $\mathcal{N}=1$ SCFT. This holographic calculation is in perfect agreement with recent studies of the 4d $\mathcal{N}=1$ superconformal index ``on the second sheet''. We illustrate the utility of these results in two classes of 4d $\mathcal{N}=1$ holographic SCFTs that have 't Hooft anomalies with suitable large $N$ behavior that leads to non-trivial corrections at first subleading order in the $1/N$ expansion. We also explicitly calculate the Wald entropy of the black hole solution and delineate the leading four-derivative corrections to the Bekenstein-Hawking entropy.Comment: 7 pages, higher-derivative computations done with the Mathematica package available at https://github.com/waskou/SolutionsX; v2: corrections and comments added concerning the entropy formula, ancillary files available at https://github.com/waskou/Solutions

A Roadmap for HEP Software and Computing R&D for the 2020s

Particle physics has an ambitious and broad experimental programme for the coming decades. This programme requires large investments in detector hardware, either to build new facilities and experiments, or to upgrade existing ones. Similarly, it requires commensurate investment in the R&D of software to acquire, manage, process, and analyse the shear amounts of data to be recorded. In planning for the HL-LHC in particular, it is critical that all of the collaborating stakeholders agree on the software goals and priorities, and that the efforts complement each other. In this spirit, this white paper describes the R&D activities required to prepare for this software upgrade.Peer reviewe