Applied Modeling Techniques and Data Analysis 2: Financial, Demographic, Stochastic and Statistical Models and Methods

275 Pages·2022·8.44 MB·English

by  Yannis Dimotikalis, Alex Karagrigoriou, Christina Parpoula, Christos H. Skiadas

Applied Modeling Techniques and Data Analysis 2
Big Data, Artificial Intelligence and Data Analysis Set
coordinated by
Jacques Janssen
Volume 8
Applied Modeling Techniques
and Data Analysis 2

Financial, Demographic, Stochastic and
Statistical Models and Methods

Edited by

Yannis Dimotikalis
Alex Karagrigoriou
Christina Parpoula
Christos H. Skiadas
First published 2021 in Great Britain and the United States by ISTE Ltd and John Wiley & Sons, Inc.
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© ISTE Ltd 2021

The rights of Yannis Dimotikalis, Alex Karagrigoriou, Christina Parpoula and Christos H. Skiadas to be
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Library of Congress Control Number: 2020951002

British Library Cataloguing-in-Publication Data
A CIP record for this book is available from the British Library
ISBN 978-1-78630-674-6
Contents
Preface . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . xi
YannisDIMOTIKALIS,AlexKARAGRIGORIOU,ChristinaPARPOULA
andChristosH.SKIADAS
Part1.FinancialandDemographicModelingTechniques . . . . . . . 1
Chapter1.DataMiningApplicationIssuesintheTaxpayer
SelectionProcess . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
MauroBARONE,StefanoPISANIandAndreaSPINGOLA
1.1.Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
1.2.Materialsandmethods . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
1.2.1.Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
1.2.2.Interestingtaxpayers . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
1.2.3.Enforcedtaxrecoveryproceedings . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
1.2.4.Themodels . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
1.3.Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
1.4.Discussion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
1.5.Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
1.6.References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
Chapter2.AsymptoticsofImpliedVolatilityintheGatheral
DoubleStochasticVolatilityModel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
Mohammed ALBUHAYRI, Anatoliy MALYARENKO, Sergei SILVESTROV,
YingNI,ChristopherENGSTRÖM,FinnanTEWOLDEandJiahuiZHANG
2.1.Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
2.2.Theresults . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
2.3.Proofs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
2.4.References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38
vi AppliedModelingTechniquesandDataAnalysis2
Chapter3.NewDividendStrategies . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39
EkaterinaBULINSKAYA
3.1.Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39
3.2.Model1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41
3.3.Model2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48
3.4.Conclusionandfurtherresults . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51
3.5.Acknowledgments . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51
3.6.References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52
Chapter4.IntroductionofReservesinSelf-adjustingSteering
ofParametersofaPay-As-You-GoPensionPlan . . . . . . . . . . . . 53
KeivanDIAKITE,AbderrahimOULIDIandPierreDEVOLDER
4.1.Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53
4.2.Thepensionsystem . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54
4.3.TheoreticalframeworkoftheMusgraverule . . . . . . . . . . . . . . . 57
4.4.Transformationoftheretirementfund . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60
4.5.Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63
4.6.References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64
Chapter5.ForecastingStochasticVolatilityforExchange
RatesusingEWMA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65
Jean-PaulMURARA,AnatoliyMALYARENKO,MilicaRANCIC
andSergeiSILVESTROV
5.1.Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65
5.2.Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66
5.3.Empiricalmodel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67
5.4.Exchangeratevolatilityforecasting . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69
5.5.Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73
5.6.Acknowledgments . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73
5.7.References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 74
Chapter6.AnArbitrage-freeLargeMarketModel
forForwardSpreadCurves . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 75
HosseinNOHROUZIAN,YingNIandAnatoliyMALYARENKO
6.1.Introductionandbackground . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 75
6.1.1.Term-structure(interestrate)models . . . . . . . . . . . . . . . . . 76
6.1.2.Forward-ratemodelsversusspot-ratemodels. . . . . . . . . . . . . 77
6.1.3.TheHeath–Jarrow–Mortonframework . . . . . . . . . . . . . . . . 77
6.1.4.Constructionofourmodel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78
6.2.Constructionofamarketwithinfinitelymanyassets . . . . . . . . . . 79
6.2.1.TheCuchiero–Klein–Teichmannapproach . . . . . . . . . . . . . . 79
Contents vii
6.2.2.AdaptingCuchiero–Klein–Teichmann’sresultstoourobjective . . 82
6.3.Existence,uniquenessandnon-negativity. . . . . . . . . . . . . . . . . 82
6.3.1.Existenceanduniqueness:mildsolutions . . . . . . . . . . . . . . . 83
6.3.2.Non-negativityofsolutions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85
6.4.Conclusionandfutureworks . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87
6.5.References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88
Chapter7.EstimatingtheHealthyLifeExpectancy(HLE)
intheFarPast:TheCaseofSweden(1751–2016)
withForecaststo2060 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91
ChristosH.SKIADASandCharilaosSKIADAS
7.1.Lifeexpectancyandhealthylifeexpectancyestimates. . . . . . . . . . 92
7.2.Thelogisticmodel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94
7.3.TheHALEestimatesandourdirectcalculations . . . . . . . . . . . . . 95
7.4.Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 96
7.5.References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 96
Chapter8.VaccinationCoverageAgainstSeasonalInfluenza
ofWorkersinthePrimaryHealthCareUnitsinthePrefecture
ofChania . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97
AggelikiMARAGKAKIandGeorgeMATALLIOTAKIS
8.1.Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98
8.2.Materialandmethod. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98
8.3.Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 101
8.4.Discussion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 105
8.5.References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 107
Chapter9.SomeRemarksontheCoronavirusPandemic
inEurope . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 109
KonstantinosZAFEIRISandMariannaKOUKLI
9.1.Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 109
9.2.Background . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 110
9.2.1.CoVpathogens. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 110
9.2.2.ClinicalcharacteristicsofCOVID-19 . . . . . . . . . . . . . . . . . 111
9.2.3.Diagnosis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 113
9.2.4.EpidemiologyandtransmissionofCOVID-19 . . . . . . . . . . . . 113
9.2.5.Countryresponsemeasures. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115
9.2.6.TheroleofstatisticalresearchinthecaseofCOVID-19
anditschallenges . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 119
9.3.Materialsandanalyses . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 119
9.4.Thefirstphaseofthepandemic . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 121
viii AppliedModelingTechniquesandDataAnalysis2
9.5.Concludingremarks . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 126
9.6.References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 127
Part2.AppliedStochasticandStatisticalModelsandMethods . . . 135
Chapter10.TheDoubleFlexibleDirichlet:AStructuredMixture
ModelforCompositionalData . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 137
RobertoASCARI,SoniaMIGLIORATIandAndreaONGARO
10.1.Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 138
10.1.1.TheflexibleDirichletdistribution . . . . . . . . . . . . . . . . . . 139
10.2.ThedoubleflexibleDirichletdistribution . . . . . . . . . . . . . . . . 140
10.2.1.Mixturecomponentsandclustermeans . . . . . . . . . . . . . . . 141
10.3.Computationalandestimationissues . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 144
10.3.1.Parameterestimation:theEMalgorithm. . . . . . . . . . . . . . . 145
10.3.2.Simulationstudy . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 148
10.4.References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 151
Chapter11.QuantizationofTransformedLévyMeasures . . . . . . . 153
MarkAnthonyCARUANA
11.1.Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 153
11.2.Estimationstrategy . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 156
11.3.Estimationofmassesandtheatoms . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 159
11.4.Simulationresults . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 165
11.5.Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 166
11.6.References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 167
Chapter12.AFlexibleMixtureRegressionModelforBounded
MultivariateResponses . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 169
AgneseM.DIBRISCO andSoniaMIGLIORATI
12.1.Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 169
12.2.FlexibleDirichletregressionmodel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 170
12.3.Inferentialissues . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 172
12.4.Simulationstudies . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 173
12.4.1.Simulationstudy1:presenceofoutliers . . . . . . . . . . . . . . . 174
12.4.2.Simulationstudy2:genericmixtureoftwoDirichlet
distributions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 179
12.4.3.Simulationstudy3:FDdistribution . . . . . . . . . . . . . . . . . 180
12.5.Discussion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 182
12.6.References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 183
Contents ix
Chapter13.OnAsymptoticStructureoftheCritical
Galton–WatsonBranchingProcesseswithInfiniteVariance
andAllowingImmigration . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 185
AzamA.IMOMOVandErkinE.TUKHTAEV
13.1.Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 185
13.2.InvariantmeasuresofGWprocess . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 187
13.3.InvariantmeasuresofGWPI . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 190
13.4.Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 193
13.5.References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 194
Chapter14.PropertiesoftheExtremePointsoftheJoint
EigenvalueProbabilityDensityFunctionoftheWishartMatrix . . . 195
AsaphKeikaraMUHUMUZA,KarlLUNDENGÅRD,SergeiSILVESTROV,
JohnMageroMANGOandGodwinKAKUBA
14.1.Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 195
14.2.Background . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 196
14.3.PolynomialfactorizationoftheVandermonde
andWishartmatrices . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 197
14.4.MatrixnormoftheVandermondeandWishartmatrices . . . . . . . . 200
14.5.ConditionnumberoftheVandermondeandWishartmatrices . . . . . 203
14.6.Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 206
14.7.Acknowledgments . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 206
14.8.References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 207
Chapter15.ForecastUncertaintyoftheWeighted
TARPredictor . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 211
FrancescoGIORDANOandMarcellaNIGLIO
15.1.Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 211
15.2.SETARpredictorsandbootstrappredictionintervals. . . . . . . . . . 214
15.3.MonteCarlosimulation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 218
15.4.References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 222
Chapter16.RevisitingTransitionsBetweenSuperstatistics . . . . . 223
PetrJIZBAandMartinPROKŠ
16.1.Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 223
16.2.Fromsuperstatistictotransitionbetweensuperstatistics . . . . . . . . 224
16.3.Transitionconfirmation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 225
16.4.Beck’stransitionmodel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 227
16.5.Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 230
16.6.Acknowledgments . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 231
16.7.References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 231
x AppliedModelingTechniquesandDataAnalysis2
Chapter17.Research onRetrialQueuewithTwo-Way
CommunicationinaDiffusionEnvironment . . . . . . . . . . . . . . . . 233
ViacheslavVAVILOV
17.1.Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 233
17.2.Mathematicalmodel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 234
17.3.Asymptoticaveragecharacteristics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 236
17.4.Deviationofthenumberofapplicationsinthesystem . . . . . . . . . 241
17.5.Probabilitydistributiondensityofdevicestates . . . . . . . . . . . . . 247
17.6.Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 248
17.7.References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 248
ListofAuthors . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 251
Index . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 255