Prediction focussed model selection for autoregressive models.

In order to make predictions of future values of a time series, one needs to specify a forecasting model. A popular choice is an autoregressive time series model, where the order of the model is chosen by an information criterion. We propose an extension of the Focussed Information Criterion (FIC) for model-order selection with focus on a high predictive accuracy (i.e.themeansquaredforecasterrorislow). We obtain theoretical results and illustrate in a simulation study that this FIC can outperform classical order selection criteria in the setting with one series to predict and a different series for parameter estimation. We also demonstrate, via a simulation study and some real data examples, that in the practical setting of only one available time series, the performance of the FIC is comparable to the performance of other information criteria.Choice; Criteria; Data; Focussed information criterion; Forecasting; Information; Model; Model selection; Models; Order; Performance; Prediction; Predictions; Selection; Simulation; Studies; Time; Time series; Value;

Variable selection for logistic regression using a prediction focussed information criterion.

In biostatistical practice, it is common to use information criteria as a guide for model selection. We propose new versions of the Focussed Information Criterion (FIC) for variable selection in logistic regression. The FIC gives, depending on the quantity to be estimated, possibly different sets of selected variables. The standard version of the FIC measures the Mean Squared Error (MSE) of the estimator of the quantity of interest in the selected model. In this paper we propose more general versions of the FIC, allowing other risk measures such as one based on Lp-error. When prediction of an event is important, as is often the case in medical applications, we construct an FIC using the error rate as a natural risk measure. The advantages of using an information criterion which depends on both the quantity of interest and the selected risk measure are illustrated by means of a simulation study and application to a study on diabetic retinopathy.Advantages; Applications; Error rate; Criteria; Focussed information criterion; Forward selection;

Post-Brexit Leadership in European Finance

Brexit has far-reaching consequences for Europe and the European single market for financial transactions. In particular in this field, the UK has had a strong influence in drafting European policies and legislation as the City of London has acted as the financial hub in Europe for several decades. As a result, the UK has spearheaded the call for more market friendly legislation with the support of some other EU member states. This went against the wishes of several other EU member states, where a stronger rule-based approach to financial markets was strongly preferred, in particular after the financial crisis clearly demonstrated weaknesses in the macroeconomic oversight of European financial markets. With the UK leaving, the call for more stringent legislation will gain momentum as the political leadership among the remaining 27 EU member states will shift and might be looking to curtail the long-standing dominant position of the UK in the field of financial industries. In this light, several leaders of EU27 member states have already voiced their support for their nations’ financial hub to become the next City of London. This would lead to a substantial change in leadership in European finance post-Brexit. This contribution assesses the impact of Brexit on the changes in political leadership on the governance of European financial markets, as they might ultimately be reflected in the institutional outcomes and policies

Brexit heralds a bleak future for the City of London

Brexit heralds a bleak future for the City of London writes Sven Van Kerckhoven (Brussels School of Governance). He argues that the temporary equivalence frameworks that have been put into place recently buy the EU time to strengthen its financial governance system in preparation for the exodus of the City’s financial industry

Predictive modelling: variable selection and classification efficiencies..

Op de dag van vandaag worden er enorm veel gegevens gedurende studies over economische, medische, biochemische, en vele andere fenomenen. Voorbeelden van zulke datasets zijn bijvoorbeeld gegevens over klanten voor het bepalen van hun kredietrisico (voor banken), hun risico op ongevallen (voor verzekeringsmaatschappijen). Andere voorbeelden zijn onder andere epidemiologische studies, en studies naar genetische relevantie. Ook gebeurt het steeds meer dat deze datasets veel verschillende variabelen bevatten, waarvan de meeste waarschijnlijk niets te maken hebben met het onderzochte fenomeen. Daarom zijn er technieken nodig die een groep van variabelen kunnen selecteren, liefst zo klein mogelijk, of een zo eenvoudig mogelijk model, dat toch een goed model is voor het onderzochte fenomeen. Daartoe zijn er al verschillende modelselectiecriteria ontwikkeld, zoals Akaikes Informatiecriterium (AIC), het Bayesiaans of Schwarz Informatiecriterium (BIC/SIC), het Cp criterium van Mallows, and meer recent, het Focussed Informatiecriterium (FIC). De eerste drie criteria in deze lijst laten toe van één bepaald model te kiezen om het onderzochte fenomeen te verklaren, waarvoor dit model ook gebruikt zal worden. Hoewel deze criteria doorgaans een model kiezen dat behoorlijk werkt, is het niet noodzakelijk optimaal voor het uiteindelijke doel, bijvoorbeeld om voorspellingen te maken. Het laatste criterium echter, het FIC, heeft dit probleem niet en zal een model kiezen dat op maat gemaakt is voor wat de onderzoeker voor ogen heeft, waardoor het gekozen model mogelijk beter presteert voor dat bepaald doel. In het eerste hoofdstuk van deze thesis bekijken we het probleem van doelgerichte variabelenselectie in het logistisch regressiemodel. Hier zal het FIC verschillende modellen kiezen naargelang de observatie waarover de voorspelling wordt gemaakt, wat tot nauwkeurigere voorspellingen zal leiden. Dit is vooral interessant voor zakenmanagers als ze willen voorspellen dat een bepaalde investering zal renderen of niet. Een andere toepassing bevindt zich in de medische wereld, waar het van levensbelang is dat patiënten een correcte diagnose krijgen dat ze al dan niet een bepaalde ziekte hebben. De gewone FIC schat de gemiddelde kwadratische fout van de schatter van de parameter die ons interesseert, waarbij we hier de score van de te voorspellen observatie kiezen. In dit hoofdstuk hebben we een algemenere versie van FIC voorgesteld met een algemene risicomaat gebaseerd op de Lp-fout. De hoofdverwezenlijking hier is het opstellen van een FIC waarbij de kans op een foute voorspelling als risicomaat wordt gebruikt, vermits we een ja/nee uitkomst willen voorspellen. De voordelen van het gebruik van een informatiecriterium dat zijn model kiest afhankelijk van de te voorspellen observatie werden aangetoond aan de hand van een simulatiestudie en een toepassing op een medische studie. In het tweede hoofdstuk van de thesis passen we het FIC toe op het kiezen van de autoregressie (AR) orde van een stationaire tijdreeks. Autoregressieve tijdreeksen worden in economie vaak gebruikt om een fenomeen zoals wisselkoersen of werkloosheidsgraad over de tijd te modelleren. Deze modellen worden dan gebruikt om dit fenomeen te voorspellen voor de (nabije) toekomst. Deze voorspellingen moeten zo nauwkeurig mogelijk zijn, dit in het bijzonder voor macro-economische fenomenen, zodanig dat de beleidsmensen hierop kunnen vertrouwen voor het nemen van goede beslissingen. Het focussed informatiecriterium was oorspronkelijk gedefinieerd voor een vaste groep van modellen, waarbij het grootste beschouwd model niet verandert als er observaties bijkomen. In dit hoofdstuk ontwikkelden we het FIC verder zodanig dat dit criterium kan gebruikt worden in de situatie waar de maximale AR orde van de beschouwde modellen naar oneindig gaat als de lengte van de tijdreeks stijgt. We hebben dit resultaat voor twee redenen nodig. Eerst en vooral is het aantal mogelijke variabelen theoretisch oneindig als we werken met autoregressieve modellen. Een belangrijkere reden is dat we de asymptotische efficiëntie van FIC wensen te onderzoeken, en dit willen vergelijken met AIC voor modelorde selectie. We hebben dit onderzocht aan de hand van een uitgebreide simulatiestudie, waarbij we zowel het geval van twee tijdreeksen hebben onderzocht, waar AIC asymptotisch de meest nauwkeurige modellen selecteert, als het geval van één enkele tijdreeks, waar AIC deze eigenschap ook heeft. Gedurende deze studie hebben we gemerkt dat de prestaties van de modellen geselecteerd door FIC zeer dicht liggen bij de prestaties van de modellen geselecteerd door AIC en dat dit verschil kleiner wordt als de lengte van de tijreeks stijgt. Het FIC kan ook gebruikt worden om het beste model te kiezen voor het schatten van de impulsresponsfunctie voor een bepaalde lag. In dit geval zien we dat de prestaties van FIC en AIC sterk variëren naargelang de parameters van het echte, datagenererend model veranderen, en dat geen van beide uniform beter is dan het andere. Ook hebben we aangetoond dat FIC eenvoudig kan worden toegepast voor moeilijkere variabelenselectie problemen voor tijdreeksen, zoals het tegelijkertijd selecteren van de regressievariabelen en de AR orde van de residuen. De criteria in de voorgaande paragrafen hebben één groot nadeel. Omdat ze gebaseerd zijn op de likelihood van de gegevens, kunnen ze niet gebruikt worden als het aantal variabelen groter is dan het aantal observaties. Daarom hebben we eerst een alternatief voor maximum likelihood schatters nodig, zodanig dat we de parameters van het model kunnen schatten. De Support Vector Machine (SVM) laat binaire classificatie toe als het aantal variabelen (veel) groter is dan het aantal observaties. Het is echter nog altijd aan te raden om de dimensie van de ruimte van de observaties te verkleinen, omdat dit de voorspellende prestaties van het model kan vergroten. Er zijn reeds verschillende technieken om variabelenselectie te doen voor de SVM, maar weinigen ervan werken met informatiecriteria. Technieken die toch op criteria zijn gebaseerd zijn bijvoorbeeld deze gebaseerd op de crossvalidatie voorspellingsfout, of het Kernel Regularisatie Informatiecriterium (KRIC). In het derde hoofdstuk van deze thesis hebben we twee nieuwe informatiecriteria ontwikkeld (SVMICa en SVMICb) die voor variabelenselectie in SVMs kunnen worden gebruikt. Deze nieuwe criteria hebben als voordeel dat ze niet zo veel extra berekeningen vragen als de bestaande criteria, en dat ze dus sneller te berekenen zijn. Ook hebben we het SVMICa gekoppeld aan het KRIC, als een benadering onder bepaalde voorwaarden. Daarna hebben we een uitgebreide simulatiestudie uitgevoerd waarin we de eigenschappen van SVMICa/b hebben onderzocht, en we hebben gezien dat de modellen geselecteerd door deze criteria degelijke voorspellende eigenschappen hebben. Daarenboven blijkt SVMICb de asymptotische consistentie eigenschap te hebben. Deze goede eigenschappen werden ook bevestigd gedurende een test op een aantal echte datasets. Een andere kwestie die toch zeer belangrijk is in het voorspellend modelleren is, is de vraag hoe efficiënt een schattingsmethode voor een bepaald model is. Doorgaans moet je een keuze maken tussen efficiëntie van de methode, en hoe algemeen toepasbaar of hoe robuust die methode is. Het onderzoeken van deze efficiënties laat ons dus toe te zien welke prijs (in termen van efficiëntie) je betaalt voor het gebruik van algemenere en/of robuustere schattingsmethoden. In het laatste hoofdstuk van de thesis hebben we de classificatie-efficiëntie van een groep beslissingsregels, gekend als de Convex Risico Minimalisatie (CRM) regels, onderzocht. Deze methoden zijn een zeer flexibele groep van schattings-technieken voor het schatten van de beslissingfunctie in binaire classificatie, in de zin dat deze eenvoudig kunnen aangewend worden voor niet-lineaire problemen. We hebben de CRM technieken vergeleken met de bekende lineaire discriminatieregel van Fisher, dit in het geval van twee normaalverdeelde populaties met gelijke variantie. In deze situatie weten we dat de regel van Fisher efficiënt is. Om die classificatie-efficiënties te bereken, maken we gebruik van invloedsfuncties. Eerst en vooral hebben we een theoretische uitdrukking gevonden voor deze invloedsfuncties voor Fisher-consistente CRM regels, regels die de laagst mogelijke voorspellingsfout hebben. Ook hebben we voldoende condities opgesteld waarvoor zulke Convex Risico Minimalisatie methodes Fisher-consistent zijn. Daarna hebben we een gedetailleerde analyse gedaan voor een aantal CRM methodes, en we hebben gevonden dat voor redelijk gebalanceerde, slecht scheidbare populaties, de CRM methodes redelijk efficiënt zijn, met efficiëntie boven de 50%, terwijl ze toch veel flexibeler zijn dan de efficiënte regel van Fisher.

The Causes and Modes of European Disintegration

This thematic issue on the causes and modes of European disintegration seeks to answer two main questions: What are the causes of (potential) European disintegration across countries? And what are the actual and potential modes of European disintegration? The articles on the causes of EU disintegration go beyond the immediate causes of Brexit, to date the prime example of European disintegration. They address, for instance, the impact of ignoring the results of referendums on EU treaty changes. The articles demonstrate that the extensively studied proximate causes of Brexit may be different from more long-term drivers of potential disintegration in the UK and other member states. The second question raises a point that has been largely overlooked. Going beyond the growing literature on Brexit, differentiated integration, and non-compliance, the articles on the modes of European disintegration address issues such as (temporary) opt-outs from the Schengen agreement. The thematic issue is innovative not only due to the questions it raises but also by deploying a multi-disciplinary social science perspective. Contributions are quantitative, qualitative, and theoretical from a wide array of social science disciplines. Taken together, the contributions to this thematic issue advance scholarly understanding of European (dis)integration

Euro clearing after Brexit: shifting locations and oversight

Purpose: This paper investigates the impact of moving Central Counterparty Clearing Houses (CCPs) that clear euro-denominated transactions to the Eurozone after the withdrawal of the UK from the European Union. Prior to Brexit, the City of London had a dominant position in euro-clearing, but in the aftermath of Brexit, clearing houses might decide to move to the EU27. This paper aims to investigate the impact of moving euro-clearing to the EU27. Design/methodology/approach: This paper provides an economic, political and legal investigation based on desk research. It studies the relevant materials, as they relate to the functioning of Central Counterparty Clearing in the aftermath of Brexit, with specific attention to the potential shift of locations and oversight. Findings: The development of a EU27 financial hub and the possibility to increase oversight over euro-denominated financial transactions, which were partly at the roots of the financial and Eurozone crisis, could strengthen the market shaping of European financial markets. However, localizing euro-denominated transactions in Europe could potentially give rise to efficiency losses and a higher risk for companies and investors. Furthermore, the European regulatory framework currently faces certain weaknesses, obstructing the regulatory potential of the EU. Research limitations/implications: As the Brexit negotiations are not yet finished, this paper does not intend to set out a definite outcome of the processes currently taking place. Practical implications: Shifting locations and oversight of CCPs as a result of Brexit could lead to the establishment of a large financial centre within the EU-27. At the same time, it is to be expected that such a development will have a significant impact on the financial infrastructure of the City of London. Originality/value: There exists an important trade-off with regard to shifting locations that need to be at the forefront of the discussions and the negotiations when dealing with Brexit. This seems to be neglected in a lot of the current policy debates. This paper takes stock of the ongoing debate and how it relates to the functioning of CCPs

Between a Rock and a Hard Place: European Disintegration, Brexit, and Gibraltar

This article aims to explore the contours of Gibraltar, a uniquely situated region in Europe and a non-self-governing British overseas territory. It explores the basis for Gibraltar’s continued and maintained presence within the EU after Brexit. Gibraltar’s full accession into the Schengen area, which was expected to be implemented by the end of 2022, is a significant departure from the disintegration that was observable elsewhere in Brexit negotiations but also does not align with the United Kingdom’s staunch resistance to Schengen more generally. This move will potentially result in Gibraltar having more features in common with what the EU refers to as outermost regions, which are remote areas within the EU where special provisions exist. To that end, this variation in approach by the United Kingdom has placed Gibraltar in an altogether different category of its own and invites new questions about the region’s specificity and status, as well as about the process of disintegration more generally. We argue that Gibraltar’s desire to join the Schengen area has presented challenges to the ongoing predicament of Brexit and has exacerbated its outlier position within the EU. This has given rise to specific questions that this article aims to address: What is the current situation of Gibraltar regarding the United Kingdom and the EU? And, what can the case of Gibraltar teach us in terms of disintegration? This article also examines, from a political science perspective, how reclassifying territories can be employed as a vector to facilitate the United Kingdom’s efforts to disintegrate from the EU, but underscores the ongoing issues surrounding the reclassification of Gibraltar and its people, with every effort to do so proving challenging

The economic importance of the Belgian ports: Flemish maritime ports, Liège port complex and the port of Brussels – Report 2017. National Bank of Belgium, Working Paper No. 368

This Working Paper analyses the economic importance of the Belgian ports largely based on annual accounts data for the year 2017. As the years prior to 2017 have been described in earlier papers in the same series, the emphasis lies on the figures for 2017 and the developments between 2016 and 2017. After the stagnation in 2016, direct value added at the Belgian ports rose by 7.3% from € 18,052 million to € 19,368 million (current prices) or roughly 4.4% of Belgium’s GDP. All ports, with the exception of the Liège port complex, contributed to value added growth at the Belgian ports. The ports of Antwerp and Ghent were the most important players. The biggest contributing sectors to value added growth were the chemical industry and, to a lesser extent, cargo handling and the metalworking industry. In 2017, indirect value added was around 82% of direct value added. Direct value added increased significantly at the ports of Ghent, Brussels and Antwerp, by 13.4%, 16.0% and 6.1% respectively. The increase by more than 3% of direct value added at the ports of Zeebrugge and Ostend was also substantial. Direct value added fell by 2.4% at the Liège port complex. After the decline between 2012 and 2015, direct employment at the Belgian ports was up for the second year in a row. Between 2016 and 2017, the number of direct full-time equivalent jobs rose by 0.8%, from 115,401 to 116,311 or approximately 2.8% of Belgium’s total domestic employment. All ports, with the exception of Ostend and Brussels, contributed to employment growth at the Belgian ports. The ports of Antwerp and Ghent were the most important players. The biggest contributing sectors to employment growth were cargo handling and, to a lesser extent, the chemical industry. In 2017, indirect employment was around 120% of direct employment. Direct employment increased by around 1% at the ports of Antwerp, Ghent and Zeebrugge. Growth at the Liège port complex was more modest at 0.4%. The number of direct full-time equivalent jobs fell at the ports of Ostend and Brussels, by 1.2% and 4.2% respectively. The pattern of investment is closely linked to projects and is therefore highly volatile. After the decline between 2012 and 2014, direct investment at the Belgian ports was up for the third year in a row. Between 2016 and 2017, investment was up by 2.4%, from € 4,711 million to € 4,825 million. The port of Ghent and, to a lesser extent, the Liège port complex contributed to investment growth at the Belgian ports. The biggest contributing sectors to investment growth were the ‘port construction and dredging’ sector and, to a lesser extent, cargo handling, and the energy and chemical industries. Based on the figures of the traffic, the Flemish ports can be considered as real bridgeheads for trade with the UK. Developments regarding the modalities and consequences of the Brexit therefor should be followed with the greatest attention. Given the existing import and export volumes in terms of tonnage, it seems it will mostly be a challenge in Zeebrugge and to some extent for Antwerp. As a supplier to both China and the United States, Belgium is indirectly involved in trade between the two countries. If protectionism would close the United States off to exports from abroad, Belgian economy might get impacted one of the most in Europe