Signal Extraction and Forecasting of the UK Tourism Income Time Series. A Singular Spectrum Analysis Approach

We present and apply the Singular Spectrum Analysis (SSA), a relatively new, non-parametric and data-driven method used for signal extraction (trends, seasonal and business cycle components) and forecasting of the UK tourism income. Our results show that SSA outperforms slightly SARIMA and time-varying parameter State Space Models in terms of RMSE, MAE and MAPE forecasting criteria.Singular Spectrum Analysis; Singular Value Decomposition; Business Cycle Decomposition; Tourism Income; United Kingdom; Signal Extraction; Forecasting

Forecasting inflation under varying frequencies

This paper seeks to determine the impact of monthly and annual data frequencies on the accuracy of inflation forecasts attainable via econometric and subspace-based methods. The application considers food inflation across short and long run horizons in Colombia, a country with an inflation targeting regime. The data includes all 54 components of the food consumer price index (CPI) in Colombia from Jan. 1999 Oct. 2012, and the study forecasts the food CPI, and inflation using the parametric and nonparametric techniques of ARIMA, Exponential Smoothing (ETS), Holt-Winters (HW) and Singular Spectrum Analysis (SSA). We �nd that when forecasting the index, ARIMA forecasts are on average best, whilst for monthly inflation forecasting SSA is comparatively better and for annual, the results vary between SSA and ARIMA. These statistically signi�cant �ndings give policy makers an option to select an apt forecasting model which suits their requirements

Μελέτη της πιθανότητας οικονομικής δυσχέρειας για τις επιχειρήσεις του κλάδου της Φαρμακοβιομηχανίας στην Ελλάδα

Η πρόβλεψη χρηματοοικονομικής δυσχέρειας αποτελεί ένα σημαντικό τομέα εστίασης του ερευνητικού ενδιαφέροντος τις τελευταίες δεκαετίες, λόγω της ζωτικής σημασίας της για τις επιχειρήσεις και τα ενδιαφερόμενα προς αυτές μέρη, συμπεριλαμβανομένων επενδυτών και δανειστών. Το κόστος της χρηματοοικονομικής δυσχέρειας θεωρείται υψηλό και θα μπορούσε να οδηγήσει ακόμα και στον τερματισμό των λειτουργιών των επιχειρήσεων. Σε μια τέτοια κατάσταση, κάθε προσπάθεια πρόβλεψης της οικονομικής δυσχέρειας μπορεί να χρησιμεύσει ως μηχανισμός προειδοποίησης των διοικητικών στελεχών των επιχειρήσεων, με σκοπό την έγκαιρη λήψη διορθωτικών μέτρων και την αποφυγή πτωχευτικών γεγονότων. Σκοπός της παρούσας εργασίας είναι να εξετάσουμε την πιθανότητα οικονομικής δυσχέρειας συγκεκριμένα σε επιχειρήσεις του φαρμακοβιομηχανικού κλάδου στην Ελλάδα, βασιζόμενοι αποκλειστικά σε οικονομικά στοιχεία χρηματοοικονομικών δεικτών. Συγκεκριμένα, οι παράμετροι που συμμετείχαν στο υπόδειγμα πρόβλεψης ήταν 13 αριθμοδείκτες των κατηγοριών ρευστότητας, αποδοτικότητας, κεφαλαιακής δομής και δραστηριότητας. Τα δεδομένα που συλλέχθηκαν και αξιοποιήθηκαν για τη διαμόρφωση του υποδείγματος είχαν τη μορφή panel, καθώς αντιπροσώπευαν δείγμα 55 επιχειρήσεων του κλάδου της φαρμακοβιομηχανίας για την χρονική περίοδο 2015-2019. Στα πλαίσια της εμπειρικής έρευνας χρησιμοποιήθηκε η στατιστική μέθοδος Logit. Τα βασικότερα αποτελέσματα της έρευνας κατέδειξαν ότι οι δείκτες αποδοτικότητας και συγκεκριμένα το περιθώριο μεικτού κέρδους, το συνολικό περιθώριο λειτουργικών εξόδων και ο δείκτης αδιανέμητων κερδών προς το σύνολο του ενεργητικού, αποτελούν σημαντικούς παράγοντες πρόβλεψης της οικονομικής δυσχέρειας για τις φαρμακοβιομηχανικές επιχειρήσεις στην Ελλάδα, επιδρώντας αρνητικά στην εκτιμώμενη πιθανότητα οικονομικής δυσχέρειας.Predicting financial distress has been an important area, which concentrates researchers’ interest in last decades, due to its vital importance for businesses and stakeholders, including investors and lenders. The cost of financial distress is considered high and could even lead to firms’ closure. In such a situation, any attempt to anticipate financial distress can serve as a warning mechanism for business executives, in order to take timely corrective measures and avoid bankruptcy events. The purpose of this study is to examine the possibility of financial difficulties specifically in companies involved in Greek pharmaceutical industry, based solely on data of financial indicators. Specifically, the parameters that participated in the forecast model were 13 indicators of the categories of liquidity, profitability, capital structure and activity. The data collected and used for the configuration of the model were in the form of panel data, as they represented a sample of 55 companies in the pharmaceutical industry for the period 2015-2019. The statistical method Logit, was used in our empirical research. The main results of our research showed that the efficiency ratios, namely the gross profit margin, the total operating margin and the ratio of retained earnings to total assets, are important predictors of financial distress for pharmaceutical companies in Greece, negatively affecting the financial distress probability

Signal Extraction and Forecasting of the UK Tourism Income Time Series. A Singular Spectrum Analysis Approach

We present and apply the Singular Spectrum Analysis (SSA), a relatively new, non-parametric and data-driven method used for signal extraction (trends, seasonal and business cycle components) and forecasting of the UK tourism income. Our results show that SSA outperforms slightly SARIMA and time-varying parameter State Space Models in terms of RMSE, MAE and MAPE forecasting criteria

Forecasting U.S. Tourist arrivals using optimal Singular Spectrum Analysis

This study examines the potential advantages of using Singular Spectrum Analysis (SSA) for forecasting tourism demand. To do this it examines the performance of SSA forecasts using monthly data for tourist arrivals into the United States over the period 1996 to 2012. The SSA forecasts are compared to those from a range of other forecasting approaches previously used to forecast tourism demand. These include ARIMA, exponential smoothing and neural networks. The results presented show that the SSA approach produces forecasts which perform (statistically) significantly better than the alternative methods in forecasting total tourist arrivals into the U.S. Forecasts using the SSA approach are also shown to offer a significantly better forecasting performance for arrivals into the U.S. from individual source countries. Of the alternative forecasting approaches exponential smoothing and feed-forward neural networks in particular were found to perform poorly. The key conclusion is that Singular Spectrum Analysis (SSA) offers significant advantages in forecasting tourist arrivals into the US and is worthy of consideration for other forecasting studies of tourism demand

A characterization of Kahler manifolds by means of small geodesic tubes

Η παρούσα διατριβή εντάσσεται ερευνητικά στην περιοχή της Διαφορικής Γεωμετρίας Riemann και ειδικότερα στο χαρακτηρισμό πολλαπλοτήτων Kahler με τη βοήθεια μικρών γεωδαισιακών σωλήνων. Επίσης, γίνεται μελέτη των σωληνοειδών επιφανειών του τρισδιάστατου Lorentz-Minkowski χώρου Μ3, όπως επίσης και των ελικοειδών επιφανειών αυτού του χώρου, των οποίων η μέση καμπυλότητα δεν είναι σταθερή. Στο Κεφάλαιο 1 έγινε μια σύντομη ιστορική αναδρομή στο πρόβλημα του χαρακτηρισμού πολλαπλοτήτων Riemann με τη βοήθεια μικρών γεωδαισιακών σφαιρών και μικρών γεωδαισιακών σωλήνων, καθώς και στο πρόβλημα της εξέτασης των επιφανειών με σταθερή ή μη σταθερή μέση καμπυλότητα και ειδικότερα του καθορισμού συγκεκριμένων ειδών επιφανειών (εκ περιστροφής, ευθειογενών, ελικοειδών, κ.λπ.) του Ευκλείδειου χώρου R3 καθώς και του Lorentz-Minkowski χώρου Μ3. Στο Κεφάλαιο 2 παρουσιάζονται βασικές έννοιες της Διαφορικής Γεωμετρίας, όπως οι Ευκλείδειες πολλαπλότητες, οι διαφορίσιμες πολλαπλότητες, οι διαφορίσιμες συναρτήσεις πάνω σε πολλαπλότητα, ο εφαπτόμενος χώρος, τα διανυσματικά πεδία, τα τανυστικά πεδία πάνω σε πολλαπλότητα, οι γραμμικές συνδέσεις, οι πολλαπλότητες Riemann, η συναλλοίωτη παράγωγος, οι γεωδαισιακές, η εκθετική απεικόνιση, η καμπυλότητα τομής καθώς και οι υποπολλαπλότητες δοθείσης πολλαπλότητας. Στο Κεφάλαιο 3 αρχικά παρατίθενται οι έννοιες των πολλαπλοτήτων Kahler, των συντεταγμένων Fermi, των διανυσματικών πεδίων Jacobi, καθώς και των σωληνοειδών υπερεπιφανειών γύρω από μια γεωδαισιακή και γύρω από μια υποπολλαπλότητα δοθείσης πολλαπλότητας. Παρουσιάζονται επίσης, για λόγους πληρότητας και κατανόησης, οι αποδείξεις των Λημμάτων 3.3.1 και 3.3.3 οι οποίες βρίσκονται στην εργασία με τίτλο “A characterization of Sasakian space forms by geodesic tubes” των D. E. Blair και B. J. Papantoniou [7]. Στη συνέχεια χαρακτηρίζονται οι πολλαπλότητες Kahler (M2n, g, J) που έχουν σταθερή ολομορφική καμπυλότητα τομής με τη βοήθεια του τελεστή σχήματος, αρκούντως μικρών γεωδαισιακών σωλήνων της Μ, γύρω από μια εμφυτευμένη γεωδαισιακή αυτής. Ο χαρακτηρισμός αυτός περιέχεται στο Θεώρημα 3.4.4 και επιτυγχάνεται με τη βοήθεια της Πρότασης 3.3.2 και των Θεωρημάτων 3.4.1 και 3.4.3 τα οποία αποδεικνύονται νωρίτερα. Τα αποτελέσματα αυτά είναι πρωτότυπα και ένα μέρος αυτών έχει δημοσιευτεί στην εργασία με τίτλο “Jacobi vector fields and geodesic tubes in certain Kahler manifolds” [1], Στο Κεφάλαιο 4 γενικεύεται η ως άνω ιδέα. Ειδικότερα, αντί να θεωρήσουμε γεωδαισιακή (υποπολλαπλότητα διάστασης ένα) της προς χαρακτηρισμό 2π-διάστατης πολλαπλότητας Μ, θεωρούμε μια συνεκτική, ολικά γεωδαισιακή, με συμπαγές περίβλημα, εμφυτευμένη υποπολλαπλότητα Ρ αυτής, διάστασης q (q < 2n— 1). Στη συνέχεια, κατασκευάζουμε τις σωληνοειδείς υπερεπιφάνειες της Μ γύρω από την υποπολλαπλότητα και δίνουμε το χαρακτηρισμό της πολλαπλότητας στο Θεώρημα 4.2.4 με τη βοήθεια της Πρότασης 4.1.2, του Λήμματος 4.1.1 και των Θεωρημάτων 4.2.1 και 4.2.3. Τα αποτελέσματα αυτού του Κεφαλαίου είναι επίσης πρωτότυπα. Ένα μέρος αυτών έχει δημοσιευθεί στην εργασία με τίτλο “Tubes and the geometry of the Kähler manifolds” [2], Στο Κεφάλαιο 5 επιλύεται το πρόβλημα της εύρεσης των ελικοειδών επιφανειών, ως προς ένα χωροειδή και ένα χρονοειδή άξονα περιστροφής του Lorentz-Minkowski χώρου R^31, με μέση καμπυλότητα μια δοσμένη διαφορίσιμη συνάρτηση. Το πρόβλημα αυτό αναφέρεται στα Θεωρήματα 5.1.3 και 5.1.4. Στη συνέχεια, στην Πρόταση 5.2.1, αποδεικνύεται ότι η κοινή ελικοειδής καθώς και η αλυσσοειδής επιφάνεια, τύπου Ι-, είναι αρμονικές επιφάνειες στον R^31, όπως επίσης ότι ΔΝ = 2ΚΝ, όπου Κ είναι η καμπυλότητα Gauss, Ν το μοναδιαίο κάθετο διανυσματικό πεδίο των αντίστοιχων επιφανειών και Δ ο τελεστής του Laplace. Στη συνέχεια, ορίζονται οι σωληνοειδείς επιφάνειες του R^31 και στην Πρόταση 5.2.2 αποδεικνύεται ότι οι σωληνοειδείς επιφάνειες γύρω από μια υπερβολική έλικα, είναι επιφάνειες τύπου Ι- των οποίων η καμπυλότητα Gauss είναι ανεξάρτητη του μήκους τόξου s της έλικας και εξαρτάται μόνο από την παράμετρο θ της υπερβολικής στροφής. Επίσης, στην ίδια Πρόταση, αναλύεται το διάνυσμα ΔR στη μορφή Β(θ)η + C(θ)b, όπου R είναι το διάνυσμα θέσης των σωληνοειδών επιφανειών γύρω από μια υπερβολική έλικα, Β(θ), C(θ) είναι γνωστές συναρτήσεις της γωνίας θ των υπερβολικών περιστροφών του επιπέδου R^21 και n, b είναι το πρώτο και δεύτερο μοναδιαίο κάθετο διάνυσμα της υπερβολικής έλικας, αντίστοιχα. Αυτά τα αποτελέσματα είναι πρωτότυπα και έχουν δημοσιευτεί στην εργασία με τίτλο “Helicoidal surfaces in 3-dimensional Minkowski space” [5]

Analysing and forecasting European Union energy data

The incessantly growing demand for energy consumption and the significance of the availability of sustainable energy for achieving long term economic growth defines the importance of forecasting energy statistics. This paper analyses and forecasts actual energy consumption data for EU-27 nations using both parametric and nonparametric time series forecasting techniques. Singular Spectrum Analysis (SSA) is adopted as the nonparametric time series analysis and forecasting technique and the results from SSA are compared with ARIMA, which is a parametric forecasting technique