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Die steigende Komplexität der Produktionssysteme, insbesondere im Maschinenbau, führt zu einer Belastung für Automatisierer und Anlagenbauer. Um dieser Belastung entgegenzuwirken, bietet Industrie 4.0 mit Cyber-physischen Systemen und intelligenten Automatisierungssystemen eine Lösung. Dabei wird menschliches Expertenwissen in die Automatisierung verlagert, indem Ziele deklarativ formuliert werden, anstatt prozedurale Handlungsabläufe zu beschreiben. Dieser Ansatz ermöglicht es intelligenten Systemen, ausreichenden Handlungsspielraum zu haben und den menschlichen Aufwand bei der Optimierung, Inbetriebnahme und Anlagenumbau zu reduzieren. Um intelligente Automation umzusetzen, werden neue Automatisierungstechniken und Software-Services benötigt, die verschiedene Methoden wie maschinelles Lernen, Condition-Monitoring und Diagnose-Algorithmen sowie Optimierungsverfahren nutzen. Derzeit werden diese Services unabhängig voneinander implementiert und die Schnittstellen sind oft proprietär, was den Austausch von Daten, Modellen und Ergebnissen erschwert. Dennoch strebt Industrie 4.0 die Zusammenarbeit von Geräten und Komponenten unterschiedlicher Hersteller an. Als ein Lösungsansatz wurde in diesem Projekt eine kognitive Referenzarchitektur entwickelt, welche die genannten Punkte adressiert., CIplus; 1/2023

Der Abschlussbericht beschreibt Aufgaben und Ergebnisse des KI-Labors "ITSE". Gegenstand des KI-Labors bildeten Methodik, Technik und Ausbildung in der IT-Systemtechnik zur Analyse, Planung und Konstruktion KI-basierter, komplexer IT-Systeme. Final Report on the "AI Lab ITSE" dedicated to Methodology, Technology and Education of AI in IT-Systems Engineering.

Lie group method in combination with Magnus expansion is utilized to develop a universal method applicable to solving a Sturm–Liouville Problem (SLP) of any order with arbitrary boundary conditions. It is shown that the method has ability to solve direct regular and some singular SLPs of even orders (tested up to order eight), with a mix of boundary conditions (including non-separable and finite singular endpoints), accurately and efficiently. The present technique is successfully applied to overcome the difficulties in finding suitable sets of eigenvalues so that the inverse SLP problem can be effectively solved. Next, a concrete implementation to the inverse Sturm–Liouville problem algorithm proposed by Barcilon (1974) is provided. Furthermore, computational feasibility and applicability of this algorithm to solve inverse Sturm–Liouville problems of order n=2,4 is verified successfully. It is observed that the method is successful even in the presence of significant noise, provided that the assumptions of the algorithm are satisfied. In conclusion, this work provides methods that can be adapted successfully for solving a direct (regular/singular) or inverse SLP of an arbitrary order with arbitrary boundary conditions. Die Lie-Gruppen-Methode in Kombination mit der Magnus-Expansion wird verwendet, um eine universelle Methode zu entwickeln, die zur Lösung eines Sturm-Liouville-Problems (SLP) beliebiger Ordnung mit beliebigen Randbedingungen anwendbar ist. Es wird gezeigt, dass die Methode in der Lage ist, direkte reguläre und einige singuläre SLPs gerader Ordnung (getestet bis zur 8. Ordnung) mit einer Mischung von Randbedingungen (einschließlich nicht trennbarer und endlicher singulärer Endpunkte) genau und effizient zu lösen. Die vorliegende Technik wird erfolgreich angewendet, um die Schwierigkeiten beim Finden geeigneter Sätze von Eigenwerten zu überwinden, so dass das inverse SLP-Problem effektiv gelöst werden kann. Als nächstes wird eine konkrete Implementierung des von Barcilon (1974) vorgeschlagenen inversen Sturm-Liouville-Problemalgorithmus bereitgestellt. Weiterhin wird die rechnerische Durchführbarkeit und Anwendbarkeit dieses Algorithmus zur Lösung inverser Sturm-Liouville-Probleme der Ordnung n=2,4 erfolgreich verifiziert. Es wird beobachtet, dass das Verfahren selbst bei Vorhandensein von signifikantem Rauschen erfolgreich ist, vorausgesetzt, dass die Annahmen des Algorithmus erfüllt sind. Zusammenfassend stellt diese Arbeit Methoden zur Verfügung, die erfolgreich zur Lösung eines direkten (regulär/singulären) oder inversen SLP beliebiger Ordnung mit beliebigen Randbedingungen angepasst werden können.

Vergangene Ereignisse haben gezeigt, dass es trotz gesetzlicher Vorgaben und technischer Regeln, welche die Notstromversorgung von Krankenhäusern bestimmen, zu Vorfällen mit menschlichen Verlusten als Folge von Stromausfällen kam. Deshalb befasst sich diese Masterthesis mit der Entwicklung einer Bewertungsmethode für die Notfallplanung von deutschen Krankenhäusern im Bereich der Energieversorgung unter Berücksichtigung von technischen und organisatorischen Anforderungen. Sie soll in der Krankenhausalarm- und Einsatzplanung Anwendung finden. Das Ziel ist es, eine Methode zu entwickeln, welche von Anwender:innen mit unterschiedlicher Ausprägung der Fachexpertise in der Krankenhausalarm- und Einsatzplanung sowie Risikoanalyse genutzt werden kann. Über zwei Scoping Reviews für die Krankenhausalarm- und Einsatzplanung sowie zur Energieversorgung von Krankenhäusern werden bestehende Vorgaben und Konzepte sowie Anforderungen an die Methode ermittelt. Basierend auf diesen Informationen wird ein gestuftes Bewertungsmodell vorgeschlagen. Es setzt sich aus einer Synthese eines Verfahrens des Bundesamts für Bevölkerungsschutz und Katastrophenhilfe zur Vulnerabilitätsanalyse mit Methoden der multikriteriellen Entscheidungsunterstützung (Satisfizierungsverfahren und Analytic Network Process) zusammen. Anhand einer exemplarischen Durchführung erfolgte eine empirische Validierung. Des Weiteren wurden der Praxisbezug und die Anwendbarkeit mit Expert:innen-Gesprächen untersucht. Als Ergebnis kann festgehalten werden, dass sich das gestufte Bewertungsmodell als Planungsmodell für die Bewertung der Energienotversorgung von Krankenhäusern eignet. Es ist in eine Einsteiger-, Fortgeschrittenen- und Expertenstufe unterteilt, um für alle Anwender:innen unabhängig von ihrer Fachexpertise nutzbar zu sein. Es sind weitere Arbeiten unter enger Einbindung von Krankenhausbetreibenden erforderlich, um anhand des Modells priorisierte Checklisten mit allgemeinen technischen und organisatorischen Anforderungen für die Fortgeschrittenenstufe zu entwickeln. Durch die exemplarische Durchführung hat sich herausgestellt, dass das gestufte Bewertungsmodell zudem zur Identifizierung von Abhängigkeiten und Kritikalität des untersuchten Systems genutzt werden kann. Als Herausforderung stellte sich die Übertragung des Analytic Network Process zu einem Bewertungs- und Priorisierungssystem der technischen und organisatorischen Anforderungen in Verbindung mit der Vulnerabilität heraus. Die Anwendungsgrenzen werden durch die Stufung des Bewertungsmodells gering gehalten. Es sind jedoch weitere Arbeiten, wie die Erstellung eines Leitfadens, notwendig, um die praktische Umsetzung zu ermöglichen. Recent incidents have shown that despite legal regulations and technical rules determining the emergency power supply of hospitals, there have been events with human casualties as a consequence of blackouts. Therefore, this master thesis deals with the development of an evaluation method for the emergency planning of German hospitals in the field of power supply considering technical and organizational requirements. It is to be applied in hospital alarm and emergency planning. The aim is to develop a method that can be used by practitioners with different levels of expertise in hospital alarm and emergency planning as well as risk analysis. Existing guidelines and concepts as well as requirements for the method will be identified via two scoping reviews for hospital alarm and emergency planning and for hospital energy supply. Based on this information, a staged evaluation and assessment model is proposed. It is a synthesis of a method of the Federal Office of Civil Protection and Disaster Assistance for vulnerability analysis with methods of multi-criteria decision support (satisficing method and Analytic Network Process). An empirical validation was carried out on the basis of an exemplary implementation. Furthermore, the practical relevance and the applicability were examined with expert interviews. As a result, it can be stated that the staged evaluation and assessment model is suitable as a planning model for the evaluation and assessment of the emergency energy supply of hospitals. It is divided into a beginner, advanced and expert level in order to be applicable for all practitioners regardless of their expertise. Further work is required with close involvement of hospital operators to develop prioritized checklists with general technical and organizational requirements for the advanced level based on the model. Through exemplary implementation, it has become apparent that the staged evaluation and assessment model can also be used to identify dependencies and criticality of the system being assessed. The challenge was to transfer the Analytic Network Process to an assessment and prioritization system of technical and organizational requirements in conjunction with vulnerability. Application limits are kept low by staging the assessment model. However, further work, such as the creation of a guidance document, is needed to enable practical implementation.

While patients are known to respond differently to drug therapies, current clinical practice often still follows a standardized dosage regimen for all patients. For drugs with a narrow range of both effective and safe concentrations, this approach may lead to a high incidence of adverse events or subtherapeutic dosing in the presence of high patient variability. Model-informedprecision dosing (MIPD) is a quantitative approach towards dose individualization based on mathematical modeling of dose-response relationships integrating therapeutic drug/biomarker monitoring (TDM) data. MIPD may considerably improve the efficacy and safety of many drug therapies. Current MIPD approaches, however, rely either on pre-calculated dosing tables or on simple point predictions of the therapy outcome. These approaches lack a quantification of uncertainties and the ability to account for effects that are delayed. In addition, the underlying models are not improved while applied to patient data. Therefore, current approaches are not well suited for informed clinical decision-making based on a differentiated understanding of the individually predicted therapy outcome. The objective of this thesis is to develop mathematical approaches for MIPD, which (i) provide efficient fully Bayesian forecasting of the individual therapy outcome including associated uncertainties, (ii) integrate Markov decision processes via reinforcement learning (RL) for a comprehensive decision framework for dose individualization, (iii) allow for continuous learning across patients and hospitals. Cytotoxic anticancer chemotherapy with its major dose-limiting toxicity, neutropenia, serves as a therapeutically relevant application example. For more comprehensive therapy forecasting, we apply Bayesian data assimilation (DA) approaches, integrating patient-specific TDM data into mathematical models of chemotherapy-induced neutropenia that build on prior population analyses. The value of uncertainty quantification is demonstrated as it allows reliable computation of the patient-specific probabilities of relevant clinical quantities, e.g., the neutropenia grade. In view of novel home monitoring devices that increase the amount of TDM data available, the data processing of sequential DA methods proves to be more efficient and facilitates handling of the variability between dosing events. By transferring concepts from DA and RL we develop novel approaches for MIPD. While DA-guided dosing integrates individualized uncertainties into dose selection, RL-guided dosing provides a framework to consider delayed effects of dose selections. The combined DA-RL approach takes into account both aspects simultaneously and thus represents a holistic approach towards MIPD. Additionally, we show that RL can be used to gain insights into important patient characteristics for dose selection. The novel dosing strategies substantially reduce the occurrence of both subtherapeutic and life-threatening neutropenia grades in a simulation study based on a recent clinical study (CEPAC-TDM trial) compared to currently used MIPD approaches. If MIPD is to be implemented in routine clinical practice, a certain model bias with respect to the underlying model is inevitable, as the models are typically based on data from comparably small clinical trials that reflect only to a limited extent the diversity in real-world patient populations. We propose a sequential hierarchical Bayesian inference framework that enables continuous cross-patient learning to learn the underlying model parameters of the target patient population. It is important to note that the approach only requires summary information of the individual patient data to update the model. This separation of the individual inference from population inference enables implementation across different centers of care. The proposed approaches substantially improve current MIPD approaches, taking into account new trends in health care and aspects of practical applicability. They enable progress towards more informed clinical decision-making, ultimately increasing patient benefits beyond the current practice. Obwohl Patienten sehr unterschiedlich auf medikamentöse Therapien ansprechen, werden in der klinischen Praxis häufig noch standardisierte Dosierungsschemata angewendet. Bei Arzneimitteln mit engen therapeutischen Fenstern zwischen minimal wirksamen und toxischen Konzentrationen kann dieser Ansatz bei hoher interindividueller Variabilität zu häufigem Auftreten von Toxizitäten oder subtherapeutischen Konzentrationen führen. Die modellinformierte Präzisionsdosierung (MIPD) ist ein quantitativer Ansatz zur Dosisindividualisierung, der auf der mathematischen Modellierung von Dosis-Wirkungs-Beziehungen beruht und Daten aus dem therapeutischen Drug/Biomarker-Monitoring (TDM) einbezieht. Die derzeitigen MIPD-Ansätze verwenden entweder Dosierungstabellen oder einfache Punkt-Vorhersagen des Therapieverlaufs. Diesen Ansätzen fehlt eine Quantifizierung der Unsicherheiten, verzögerte Effekte werden nicht berücksichtigt und die zugrunde liegenden Modelle werden im Laufe der Anwendung nicht verbessert. Daher sind die derzeitigen Ansätze nicht ideal für eine fundierte klinische Entscheidungsfindung auf Grundlage eines differenzierten Verständnisses des individuell vorhergesagten Therapieverlaufs. Das Ziel dieser Arbeit ist es, mathematische Ansätze für das MIPD zu entwickeln, die (i) eine effiziente, vollständig Bayes’sche Vorhersage des individuellen Therapieverlaufs einschließlich der damit verbundenen Unsicherheiten ermöglichen, (ii) Markov-Entscheidungsprozesse mittels Reinforcement Learning (RL) in einen umfassenden Entscheidungsrahmen zur Dosisindividualisierung integrieren, und (iii) ein kontinuierliches Lernen zwischen Patienten erlauben. Die antineoplastische Chemotherapie mit ihrer wichtigen dosislimitierenden Toxizität, der Neutropenie, dient als therapeutisch relevantes Anwendungsbeispiel. Für eine umfassendere Therapievorhersage wenden wir Bayes’sche Datenassimilationsansätze (DA) an, um TDM-Daten in mathematische Modelle der Chemotherapie-induzierten Neutropenie zu integrieren. Wir zeigen, dass die Quantifizierung von Unsicherheiten einen großen Mehrwert bietet, da sie eine zuverlässige Berechnung der Wahrscheinlichkeiten relevanter klinischer Größen, z.B. des Neutropeniegrades, ermöglicht. Im Hinblick auf neue Home-Monitoring-Geräte, die die Anzahl der verfügbaren TDM-Daten erhöhen, erweisen sich sequenzielle DA-Methoden als effizienter und erleichtern den Umgang mit der Unsicherheit zwischen Dosierungsereignissen. Basierend auf Konzepten aus DA und RL, entwickeln wir neue Ansätze für MIPD. Während die DA-geleitete Dosierung individualisierte Unsicherheiten in die Dosisauswahl integriert, berücksichtigt die RL-geleitete Dosierung verzögerte Effekte der Dosisauswahl. Der kombinierte DA-RL-Ansatz vereint beide Aspekte und stellt somit einen ganzheitlichen Ansatz für MIPD dar. Zusätzlich zeigen wir, dass RL Informationen über die für die Dosisauswahl relevanten Patientencharakteristika liefert. Der Vergleich zu derzeit verwendeten MIPD Ansätzen in einer auf einer klinischen Studie (CEPAC-TDM-Studie) basierenden Simulationsstudie zeigt, dass die entwickelten Dosierungsstrategien das Auftreten subtherapeutischer Konzentrationen sowie lebensbedrohlicher Neutropenien drastisch reduzieren. Wird MIPD in der klinischen Routine eingesetzt, ist eine gewisse Modellverzerrung unvermeidlich. Die Modelle basieren in der Regel auf Daten aus vergleichsweise kleinen klinischen Studien, die die Heterogenität realer Patientenpopulationen nur begrenzt widerspiegeln. Wir schlagen einen sequenziellen hierarchischen Bayes’schen Inferenzrahmen vor, der ein kontinuierliches patientenübergreifendes Lernen ermöglicht, um die zugrunde liegenden Modellparameter der Ziel-Patientenpopulation zu erlernen. Zur Aktualisierung des Modells erfordert dieser Ansatz lediglich zusammenfassende Informationen der individuellen Patientendaten, was eine Umsetzung über verschiedene Versorgungszentren hinweg erlaubt. Die vorgeschlagenen Ansätze verbessern die derzeitigen MIPD-Ansätze erheblich, wobei neue Trends in der Gesundheitsversorgung und Aspekte der praktischen Anwendbarkeit berücksichtigt werden. Damit stellen sie einen Fortschritt in Richtung einer fundierteren klinischen Entscheidungsfindung dar.

A test tool for Langton's ant-based algorithms is created. Among other things, it can create test files for the NIST-Statistical-Test-Suite. The test tool is used to investigate the invertibility, ring formation and randomness of 7 created models which are extensions of Langton’s ant. The models are examined to possibly use them as pseudo-random generator (PRG) or block cipher. All models use memories which are based on tori. This property is central, because this is how rings are formed in the first place and in addition the behavior of all models at the physical boundaries of the memory is clearly defined in this way. The different models have special properties which are also investigated. These include variable color sets, discrete convolution, multidimensionality, and the use of multiple ants, which are arranged fractal hierarchically and influence each other. The extensions convolution, multidimensional scalable and multidimensional scalable fractal ant colony are presented here for the first time. It is shown that well-chosen color sets and high-dimensional tori are particularly well suited as a basis for Langton's ant based PRGs. In addition, it is shown that a block cipher can be generated on this basis.

Over millennia, droughts could not be understood or defined but rather were associated with mystical connotations. To understand this natural hazards, we first needed to understand the laws of physics and then develop plausible explanations of inner workings of the hydrological cycle. Consequently, modeling and predicting droughts was out of the scope of mankind until the end of the last century. In recent studies, it is estimated that this natural hazard has caused billions of dollars in losses since 1900 and that droughts have affected 2.2 billion people worldwide between 1950 and 2014. For these reasons, droughts have been identified by the IPCC as the trigger of a web of impacts across many sectors leading to land degradation, migration and substantial socio-economic costs. This thesis summarizes a decade of research carried out at the Helmholtz Centre for Environmental Research on the subject of drought monitoring, modeling, and forecasting, from local to continental scales. The overarching objectives of this study, systematically addressed in the twelve previous chapters, are: 1) Create the capability to seamless monitor and predict water fluxes at various spatial resolutions and temporal scales varying from days to centuries; 2) Develop and test a modeling chain for monitoring, forecasting and predicting drought events and related characteristics at national and continental scales; and 3) Develop drought indices and impact indicators that are useful for end-users. Key outputs of this study are: the development of the open source model mHM, the German Drought Monitor System, the proof of concept for an European multi-model for improving water managent from local to continental scales, and the prototype of a crop-yield drought impact model for Germany. Über Jahrtausende hinweg konnten Dürren nicht verstanden oder definiert werden und waren dahergehend mystisch konnotiert. Zum Verständnis dieser natürlichen Gefahren mussten wir zuerst die Gesetze der Physik verstehen, um dann plausible Erklärungen für die Funktionsweise des hydrologischen Zyklus zu entwickeln. Infolgedessen war die Modellierung und Vorhersage von Dürreperioden bis zum Ende des letzten Jahrhunderts außerhalb der menschlichen Reichweite. In jüngsten Studien wird geschätzt, dass seit 1900 diese Naturgefahr Milliarden von Dollar an Verlusten verursacht und zwischen 1950 und 2014 Dürreperioden 2,2 Milliarden Menschen weltweit betroffen hat. Aus diesen Gründen wurden Dürren vom Weltklimarat als der Auslöser eines Netzes an Auswirkungen in den verschiedensten Sektoren identifiziert, welches zu Landdegradation, Migration und erheblichen sozioökonomischen Kosten führt. Diese Habilitation fasst ein Jahrzent der Forschung des Helmoltz-Zentrums für Umweltforschung bezüglich des Dürremonitorings, der Modelierung und Vorhersage auf lokalen und kontinentalen Skalen zusammen. Folgende sind die übergreifenden Ziele dieser Studie, welche systematisch in den zwölf vorherigen Kapiteln aufgeführt wurden: 1. Die Fähigkeit zur ``seamless'' Überwachung und zur Vorhersage des Wasserflusses in verschiedenen räumlichen Auflösungen und zeitlichen Skalen, welche zwischen Tagen bis zu Jahrhunderten variieren, zu schaffen; 2. Entwicklung und Test einer Modellierungskette für Überwachung, Prognose und Vorhersage von Dürreereignissen und damit zusammenhängenden Merkmalen auf nationaler und kontinentaler Ebene; und 3. Entwicklung von Dürreindizes und Wirkungsindikatoren, die für Benutzer nützlich sind. Die wichtigsten Ergebnisse dieser Studie sind: die Entwicklung des Open-Source-Modells mHM, des Dürremonitor Deutschland, der Proof-of-Concept für ein Europäisches Multi-Modell zur Verbesserung des Wassermanagements auf lokalen bis kontinentalen Skalen, und ein Prototyp zur Modellierung der Dürreauswirkungen auf die Ernteerträge in Deutschland.

One third of the world's population lives in areas where earthquakes causing at least slight damage are frequently expected. Thus, the development and testing of global seismicity models is essential to improving seismic hazard estimates and earthquake-preparedness protocols for effective disaster-risk mitigation. Currently, the availability and quality of geodetic data along plate-boundary regions provides the opportunity to construct global models of plate motion and strain rate, which can be translated into global maps of forecasted seismicity. Moreover, the broad coverage of existing earthquake catalogs facilitates in present-day the calibration and testing of global seismicity models. As a result, modern global seismicity models can integrate two independent factors necessary for physics-based, long-term earthquake forecasting, namely interseismic crustal strain accumulation and sudden lithospheric stress release. In this dissertation, I present the construction of and testing results for two global ensemble seismicity models, aimed at providing mean rates of shallow (0-70 km) earthquake activity for seismic hazard assessment. These models depend on the Subduction Megathrust Earthquake Rate Forecast (SMERF2), a stationary seismicity approach for subduction zones, based on the conservation of moment principle and the use of regional "geodesy-to-seismicity" parameters, such as corner magnitudes, seismogenic thicknesses and subduction dip angles. Specifically, this interface-earthquake model combines geodetic strain rates with instrumentally-recorded seismicity to compute long-term rates of seismic and geodetic moment. Based on this, I derive analytical solutions for seismic coupling and earthquake activity, which provide this earthquake model with the initial abilities to properly forecast interface seismicity. Then, I integrate SMERF2 interface-seismicity estimates with earthquake computations in non-subduction zones provided by the Seismic Hazard Inferred From Tectonics based on the second iteration of the Global Strain Rate Map seismicity approach to construct the global Tectonic Earthquake Activity Model (TEAM). Thus, TEAM is designed to reduce number, and potentially spatial, earthquake inconsistencies of its predecessor tectonic earthquake model during the 2015-2017 period. Also, I combine this new geodetic-based earthquake approach with a global smoothed-seismicity model to create the World Hybrid Earthquake Estimates based on Likelihood scores (WHEEL) model. This updated hybrid model serves as an alternative earthquake-rate approach to the Global Earthquake Activity Rate model for forecasting long-term rates of shallow seismicity everywhere on Earth. Global seismicity models provide scientific hypotheses about when and where earthquakes may occur, and how big they might be. Nonetheless, the veracity of these hypotheses can only be either confirmed or rejected after prospective forecast evaluation. Therefore, I finally test the consistency and relative performance of these global seismicity models with independent observations recorded during the 2014-2019 pseudo-prospective evaluation period. As a result, hybrid earthquake models based on both geodesy and seismicity are the most informative seismicity models during the testing time frame, as they obtain higher information scores than their constituent model components. These results support the combination of interseismic strain measurements with earthquake-catalog data for improved seismicity modeling. However, further prospective evaluations are required to more accurately describe the capacities of these global ensemble seismicity models to forecast longer-term earthquake activity. Ein Drittel der Weltbevölkerung lebt in Gebieten, in denen häufig Erdbeben mit zumindest geringen Schäden zu erwarten sind. Daher ist die Entwicklung und das Testen globaler Seismizitätsmodelle für verbesserte Schätzungen der Erdbebengefährdung und Planungen zur Vorbereitung auf Erdbeben für eine wirksame Minderung des Katastrophenrisikos von entscheidender Bedeutung. Derzeit bietet die Verfügbarkeit und Qualität geodätischer Daten entlang der Plattengrenzregionen die Gelegenheit, um globale Modelle der Plattenbewegung und der Dehnungsrate zu erstellen, die in globale Karten der prognostizierten Seismizität übersetzt werden können. Darüber hinaus erleichtert die breite Abdeckung bestehender Erdbebenkataloge in der heutigen Zeit die Kalibrierung und das Testen globaler Seismizitätsmodelle. Infolgedessen können moderne globale Seismizitätsmodelle zwei unabhängige Faktoren integrieren, die für eine physikbasierte Langzeit-Erdbebenvorhersage erforderlich sind, die Ansammlung interseismischer Krustenverformungen und die plötzliche Freisetzung von lithosphärischem Stress. In dieser Dissertation stelle ich die Konstruktion und die Testergebnisse für zwei globale Ensemble-Seismizitätsmodelle vor, die darauf abzielen, mittlere Raten der Flachbebenaktivität (0-70 km) für die Bewertung der Erdbebengefährdung bereitzustellen. Diese Modelle hängen von dem Subduction Megathrust Earthquake Rate Forecast (SMERF2) ab, einem stationären Seismizitätsmodell für Subduktionszonen, das auf dem Prinzip der Erhaltung des Moments und der Verwendung regionaler "Geodäsie-zu-SeismizitätParameter wie Corner Magnitudes, seismogene Dicken und Subduktionsneigungswinkel basiert. Insbesondere kombiniert dieses Erdbebenmodell geodätische Dehnungsraten mit instrumentell aufgezeichneter Seismizität, um Langzeitraten sowohl des seismischen als auch des geodätischen Moments zu berechnen. Auf dieser Grundlage leite ich analytische Lösungen für die seismische Kopplung und Erdbebenaktivität ab, um mit diesem Erdbebenmodell, die Subduktionseismizität richtig vorherzusagen. Dann integriere ich SMERF2-Schätzungen an Subduktionsrändern mit Erdbebenberechnungen in Nicht-Subduktionszonen, die von dem Modell ßeismic Hazard Inferred From Tectonics based on the second iteration of the Global Strain Rate Mapßur Erstellung des globalen Tectonic Earthquake Activity Model (TEAM) bereitgestellt werden. Daher ist TEAM darauf ausgelegt, die Anzahl und möglicherweise räumliche Vohersageinkonsistenzen seines tektonischen Erdbebenvorgängermodells im Zeitraum 2015-2017 zu reduzieren. Außerdem kombiniere ich dieses neue geodätische Erdbebenmodell mit einem globalen, geglätteten Seismizitätsmodell, um das World Hybrid Earthquake Estimates based on Likelihood Scores (WHEEL)-Modell zu erstellen. Dieses aktualisierte Hybridmodell dient als alternativer Ansatz zum Global Earthquake Activity Rate (GEAR1)-Modell zur Vorhersage langfristiger Raten flacher Seismizität überall auf der Erde. Globale Seismizitätsmodelle liefern wissenschaftliche Hypothesen darüber, wann und wo Erdbeben auftreten können und wie groß sie sein können. Die Richtigkeit dieser Hypothesen kann jedoch erst nach prospektiven Tests bestätigt oder abgelehnt werden. Daher teste ich abschließend die Konsistenz und relative Leistung dieser globalen Seismizitätsmodellen gegen unabhängige Beobachtungen, die während des pseudo-prospektiven Evaluierungszeitraums 2014-2019 aufgezeichnet wurden. Hybride Erdbebenmodelle, die sowohl auf Geodäsie als auch auf Seismizität basieren, sind die informativsten Seismizitätsmodelle während des Testzeitraums, da beide höhere Informationswerte als ihre konstituierenden Modellkomponenten erhalten. Diese Ergebnisse unterstützen die Kombination von interseismischen Dehnungsmessungen mit Erdbebenkatalogdaten für eine verbesserte Seismizitätsmodellierung. Es sind jedoch weitere prospektive Tests erforderlich, um die Kapazitäten dieser globalen Ensemble-Seismizitätsmodelle zur Vorhersage längerfristiger Erdbebenaktivitäten genauer zu bewerten.

An important class of black-box optimization problems relies on using simulations to assess the quality of a given candidate solution. Solving such problems can be computationally expensive because each simulation is very time-consuming. We present an approach to mitigate this problem by distinguishing two factors of computational cost: the number of trials and the time needed to execute the trials. Our approach tries to keep down the number of trials by using Bayesian optimization (BO) –known to be sample efficient– and reducing wall-clock times by parallel execution of trials. We compare the performance of four parallelization methods and two model-free alternatives. Each method is evaluated on all 24 objective functions of the Black-Box-Optimization- Benchmarking (BBOB) test suite in their five, ten, and 20-dimensional versions. Additionally, their performance is investigated on six test cases in robot learning. The results show that parallelized BO outperforms the state-of-the-art CMA-ES on the BBOB test functions, especially for higher dimensions. On the robot learning tasks, the differences are less clear, but the data do support parallelized BO as the ‘best guess’, winning on some cases and never losing.

Many black-box optimization problems rely on simulations to evaluate the quality of candidate solutions. These evaluations can be computationally expensive and very time-consuming. We present and approach to mitigate this problem by taking into consideration two factors: The number of evaluations and the execution time. We aim to keep the number of evaluations low by using Bayesian optimization (BO) - known to be sample efficient - and to reduce wall-clock times by executing parallel evaluations. Four parallelization methods using BO as optimizer are compared against the inherently parallel CMA-ES. Each method is evaluated on all the 24 objective functions of the Black-Box-Optimization-Benchmarking test suite in their 20-dimensional versions. The results show that parallelized BO outperforms the state-of-the-art CMA-ES on most of the test functions, also on higher dimensions.

In today's world, many applications produce large amounts of data at an enormous rate. Analyzing such datasets for metadata is indispensable for effectively understanding, storing, querying, manipulating, and mining them. Metadata summarizes technical properties of a dataset which rang from basic statistics to complex structures describing data dependencies. One type of dependencies is inclusion dependency (IND), which expresses subset-relationships between attributes of datasets. Therefore, inclusion dependencies are important for many data management applications in terms of data integration, query optimization, schema redesign, or integrity checking. So, the discovery of inclusion dependencies in unknown or legacy datasets is at the core of any data profiling effort. For exhaustively detecting all INDs in large datasets, we developed S-indd++, a new algorithm that eliminates the shortcomings of existing IND-detection algorithms and significantly outperforms them. S-indd++ is based on a novel concept for the attribute clustering for efficiently deriving INDs. Inferring INDs from our attribute clustering eliminates all redundant operations caused by other algorithms. S-indd++ is also based on a novel partitioning strategy that enables discording a large number of candidates in early phases of the discovering process. Moreover, S-indd++ does not require to fit a partition into the main memory--this is a highly appreciable property in the face of ever-growing datasets. S-indd++ reduces up to 50% of the runtime of the state-of-the-art approach. None of the approach for discovering INDs is appropriate for the application on dynamic datasets; they can not update the INDs after an update of the dataset without reprocessing it entirely. To this end, we developed the first approach for incrementally updating INDs in frequently changing datasets. We achieved that by reducing the problem of incrementally updating INDs to the incrementally updating the attribute clustering from which all INDs are efficiently derivable. We realized the update of the clusters by designing new operations to be applied to the clusters after every data update. The incremental update of INDs reduces the time of the complete rediscovery by up to 99.999%. All existing algorithms for discovering n-ary INDs are based on the principle of candidate generation--they generate candidates and test their validity in the given data instance. The major disadvantage of this technique is the exponentially growing number of database accesses in terms of SQL queries required for validation. We devised Mind2, the first approach for discovering n-ary INDs without candidate generation. Mind2 is based on a new mathematical framework developed in this thesis for computing the maximum INDs from which all other n-ary INDs are derivable. The experiments showed that Mind2 is significantly more scalable and effective than hypergraph-based algorithms., Viele Anwendungen produzieren mit schnellem Tempo große Datenmengen. Die Profilierung solcher Datenmengen nach ihren Metadaten ist unabdingbar für ihre effektive Verwaltung und ihre Analyse. Metadaten fassen technische Eigenschaften einer Datenmenge zusammen, welche von einfachen Statistiken bis komplexe und Datenabhängigkeiten beschreibende Strukturen umfassen. Eine Form solcher Abhängigkeiten sind Inklusionsabhängigkeiten (INDs), die Teilmengenbeziehungen zwischen Attributen der Datenmengen ausdrücken. Dies macht INDs wichtig für viele Anwendungen wie Datenintegration, Anfragenoptimierung, Schemaentwurf und Integritätsprüfung. Somit ist die Entdeckung von INDs in unbekannten Datenmengen eine zentrale Aufgabe der Datenprofilierung. Ich entwickelte einen neuen Algorithmus namens S-indd++ für die IND-Entdeckung in großen Datenmengen. S-indd++ beseitigt die Defizite existierender Algorithmen für die IND-Entdeckung und somit ist er performanter. S-indd++ berechnet INDs sehr effizient basierend auf einem neuen Clustering der Attribute. S-indd++ wendet auch eine neue Partitionierungsmethode an, die das Verwerfen einer großen Anzahl von Kandidaten in früheren Phasen des Entdeckungsprozesses ermöglicht. Außerdem setzt S-indd++ nicht voraus, dass eine Datenpartition komplett in den Hauptspeicher passen muss. S-indd++ reduziert die Laufzeit der IND-Entdeckung um bis 50 %. Keiner der IND-Entdeckungsalgorithmen ist geeignet für die Anwendung auf dynamischen Daten. Zu diesem Zweck entwickelte ich das erste Verfahren für das inkrementelle Update von INDs in häufig geänderten Daten. Ich erreichte dies bei der Reduzierung des Problems des inkrementellen Updates von INDs auf dem inkrementellen Update des Attribute-Clustering, von dem INDs effizient ableitbar sind. Ich realisierte das Update der Cluster beim Entwurf von neuen Operationen, die auf den Clustern nach jedem Update der Daten angewendet werden. Das inkrementelle Update von INDs reduziert die Zeit der statischen IND-Entdeckung um bis 99,999 %. Alle vorhandenen Algorithmen für die n-ary-IND-Entdeckung basieren auf dem Prinzip der Kandidatengenerierung. Der Hauptnachteil dieser Methode ist die exponentiell wachsende Anzahl der SQL-Anfragen, die für die Validierung der Kandidaten nötig sind. Zu diesem Zweck entwickelte ich Mind2, den ersten Algorithmus für n-ary-IND-Entdeckung ohne Kandidatengenerierung. Mind2 basiert auf einem neuen mathematischen Framework für die Berechnung der maximalen INDs, von denen alle anderen n-ary-INDs ableitbar sind. Die Experimente zeigten, dass Mind2 wesentlich skalierbarer und leistungsfähiger ist als die auf Hypergraphen basierenden Algorithmen.

The plasmasphere is a dynamic region of cold, dense plasma surrounding the Earth. Its shape and size are highly susceptible to variations in solar and geomagnetic conditions. Having an accurate model of plasma density in the plasmasphere is important for GNSS navigation and for predicting hazardous effects of radiation in space on spacecraft. The distribution of cold plasma and its dynamic dependence on solar wind and geomagnetic conditions remain, however, poorly quantified. Existing empirical models of plasma density tend to be oversimplified as they are based on statistical averages over static parameters. Understanding the global dynamics of the plasmasphere using observations from space remains a challenge, as existing density measurements are sparse and limited to locations where satellites can provide in-situ observations. In this dissertation, we demonstrate how such sparse electron density measurements can be used to reconstruct the global electron density distribution in the plasmasphere and capture its dynamic dependence on solar wind and geomagnetic conditions. First, we develop an automated algorithm to determine the electron density from in-situ measurements of the electric field on the Van Allen Probes spacecraft. In particular, we design a neural network to infer the upper hybrid resonance frequency from the dynamic spectrograms obtained with the Electric and Magnetic Field Instrument Suite and Integrated Science (EMFISIS) instrumentation suite, which is then used to calculate the electron number density. The developed Neural-network-based Upper hybrid Resonance Determination (NURD) algorithm is applied to more than four years of EMFISIS measurements to produce the publicly available electron density data set. We utilize the obtained electron density data set to develop a new global model of plasma density by employing a neural network-based modeling approach. In addition to the location, the model takes the time history of geomagnetic indices and location as inputs, and produces electron density in the equatorial plane as an output. It is extensively validated using in-situ density measurements from the Van Allen Probes mission, and also by comparing the predicted global evolution of the plasmasphere with the global IMAGE EUV images of He+ distribution. The model successfully reproduces erosion of the plasmasphere on the night side as well as plume formation and evolution, and agrees well with data. The performance of neural networks strongly depends on the availability of training data, which is limited during intervals of high geomagnetic activity. In order to provide reliable density predictions during such intervals, we can employ physics-based modeling. We develop a new approach for optimally combining the neural network- and physics-based models of the plasmasphere by means of data assimilation. The developed approach utilizes advantages of both neural network- and physics-based modeling and produces reliable global plasma density reconstructions for quiet, disturbed, and extreme geomagnetic conditions. Finally, we extend the developed machine learning-based tools and apply them to another important problem in the field of space weather, the prediction of the geomagnetic index Kp. The Kp index is one of the most widely used indicators for space weather alerts and serves as input to various models, such as for the thermosphere, the radiation belts and the plasmasphere. It is therefore crucial to predict the Kp index accurately. Previous work in this area has mostly employed artificial neural networks to nowcast and make short-term predictions of Kp, basing their inferences on the recent history of Kp and solar wind measurements at L1. We analyze how the performance of neural networks compares to other machine learning algorithms for nowcasting and forecasting Kp for up to 12 hours ahead. Additionally, we investigate several machine learning and information theory methods for selecting the optimal inputs to a predictive model of Kp. The developed tools for feature selection can also be applied to other problems in space physics in order to reduce the input dimensionality and identify the most important drivers. Research outlined in this dissertation clearly demonstrates that machine learning tools can be used to develop empirical models from sparse data and also can be used to understand the underlying physical processes. Combining machine learning, physics-based modeling and data assimilation allows us to develop novel methods benefiting from these different approaches. Die Plasmasphäre ist eine die Erde umgebende dynamische Region aus kaltem, dichtem Plasma. Ihre Form und Größe sind sehr anfällig für Schwankungen der solaren und geomagnetischen Bedingungen. Ein präzises Modell der Plasmadichte in der Plasmasphäre ist wichtig für die GNSS-Navigation und für die Vorhersage gefährlicher Auswirkungen der kosmischen Strahlung auf Raumfahrzeuge. Die Verteilung des kalten Plasmas und seine dynamische Abhängigkeit vom Sonnenwind und den geomagnetischen Bedingungen sind jedoch nach wie vor nur unzureichend quantifiziert. Bestehende empirische Modelle der Plasmadichte sind in der Regel zu stark vereinfacht, da sie auf statistischen Durchschnittswerten statischer Parameter basieren. Das Verständnis der globalen Dynamik der Plasmasphäre anhand von Beobachtungen aus dem Weltraum bleibt eine Herausforderung, da vorhandene Dichtemessungen spärlich sind und sich auf Orte beschränken, an denen Satelliten In-situ-Beobachtungen liefern können. In dieser Dissertation zeigen wir, wie solche spärlichen Elektronendichtemessungen verwendet werden können, um die globale Elektronendichteverteilung in der Plasmasphäre zu rekonstruieren und ihre dynamische Abhängigkeit vom Sonnenwind und den geomagnetischen Bedingungen zu erfassen. Zunächst entwickeln wir einen automatisierten Algorithmus zur Bestimmung der Elektronendichte aus In-situ-Messungen des elektrischen Feldes der Van Allen Probes Raumsonden. Insbesondere entwerfen wir ein neuronales Netzwerk, um die obere Hybridresonanzfrequenz aus den dynamischen Spektrogrammen abzuleiten, die wir durch die Instrumentensuite „Electric and Magnetic Field Instrument Suite“ (EMFISIS) erhielten, welche dann zur Berechnung der Elektronenzahldichte verwendet wird. Der entwickelte „Neural-network-based Upper Hybrid Resonance Determination“ (NURD)-Algorithmus wird auf mehr als vier Jahre der EMFISIS-Messungen angewendet, um den öffentlich verfügbaren Elektronendichte-Datensatz zu erstellen. Wir verwenden den erhaltenen Elektronendichte-Datensatz, um ein neues globales Modell der Plasmadichte zu entwickeln, indem wir einen auf einem neuronalen Netzwerk basierenden Modellierungsansatz verwenden. Zusätzlich zum Ort nimmt das Modell den zeitlichen Verlauf der geomagnetischen Indizes und des Ortes als Eingabe und erzeugt als Ausgabe die Elektronendichte in der äquatorialebene. Dies wird ausführlich anhand von In-situ-Dichtemessungen der Van Allen Probes-Mission und durch den Vergleich der vom Modell vorhergesagten globalen Entwicklung der Plasmasphäre mit den globalen IMAGE EUV-Bildern der He+ -Verteilung validiert. Das Modell reproduziert erfolgreich die Erosion der Plasmasphäre auf der Nachtseite sowie die Bildung und Entwicklung von Fahnen und stimmt gut mit den Daten überein. Die Leistung neuronaler Netze hängt stark von der Verfügbarkeit von Trainingsdaten ab, die für Intervalle hoher geomagnetischer Aktivität nur spärlich vorhanden sind. Um zuverlässige Dichtevorhersagen während solcher Intervalle zu liefern, können wir eine physikalische Modellierung verwenden. Wir entwickeln einen neuen Ansatz zur optimalen Kombination der neuronalen Netzwerk- und physikbasierenden Modelle der Plasmasphäre mittels Datenassimilation. Der entwickelte Ansatz nutzt sowohl die Vorteile neuronaler Netze als auch die physikalischen Modellierung und liefert zuverlässige Rekonstruktionen der globalen Plasmadichte für ruhige, gestörte und extreme geomagnetische Bedingungen. Schließlich erweitern wir die entwickelten auf maschinellem Lernen basierten Werkzeuge und wenden sie auf ein weiteres wichtiges Problem im Bereich des Weltraumwetters an, die Vorhersage des geomagnetischen Index Kp. Der Kp-Index ist einer der am häufigsten verwendeten Indikatoren für Weltraumwetterwarnungen und dient als Eingabe für verschiedene Modelle, z.B. für die Thermosphäre, die Strahlungsgürtel und die Plasmasphäre. Es ist daher wichtig, den Kp-Index genau vorherzusagen. Frühere Arbeiten in diesem Bereich verwendeten hauptsächlich künstliche neuronale Netze, um Kurzzeit-Kp-Vorhersagen zu treffen, wobei deren Schlussfolgerungen auf der jüngsten Vergangenheit von Kp- und Sonnenwindmessungen am L1-Punkt beruhten. Wir analysieren, wie sich die Leistung neuronaler Netze im Vergleich zu anderen Algorithmen für maschinelles Lernen verhält, um kurz- und längerfristige Kp-Voraussagen von bis zu 12 Stunden treffen zu können. Zusätzlich untersuchen wir verschiedene Methoden des maschinellen Lernens und der Informationstheorie zur Auswahl der optimalen Eingaben für ein Vorhersagemodell von Kp. Die entwickelten Werkzeuge zur Merkmalsauswahl können auch auf andere Probleme in der Weltraumphysik angewendet werden, um die Eingabedimensionalität zu reduzieren und die wichtigsten Treiber zu identifizieren. Die in dieser Dissertation skizzierten Untersuchungen zeigen deutlich, dass Werkzeuge für maschinelles Lernen sowohl zur Entwicklung empirischer Modelle aus spärlichen Daten als auch zum Verstehen zugrunde liegender physikalischer Prozesse genutzt werden können. Die Kombination von maschinellem Lernen, physikbasierter Modellierung und Datenassimilation ermöglicht es uns, kombinierte Methoden zu entwickeln, die von unterschiedlichen Ansätzen profitieren.

Weak identification is a well known topic for linear multiple equation models. However, little is known whether this problem also matters for probit models with endogenous covariates. Therefore, the behaviour of the usual z-statistic in case of weak identification is analysed in a simulation study. It shows large size distortions. However, a new puzzle is found: The magnitude of the size distortion depends heavily on the parameter value that is tested. Alternatively the LR-statistic was calculated which is known to be more robust against weak identification in case of linear multiple equation models. The same seems to be true for probit equations. No size distortions are found. However, medium undersizing is observed.

Die vorliegende Masterarbeit behandelt die Bewertung der eingegangenen Unternehmensrisiken im Rahmen der Lebensversicherung und die hiervon abgeleiteten Auswirkungen zur Unternehmenssteuerung. Dabei wird einerseits die Angemessenheit der sog. „Standardformel“ nach Solvency II überprüft, die in den europäischen Mitgliedsstaaten einen weitestgehend einheitlichen Ansatz bei der Bewertung der Risiken von Versicherungsunternehmen verwendet. Andererseits werden unter ökonomischen Überlegungen versicherungsmathematische Methoden vorgestellt, wie ein Lebensversicherer seine Risiken unternehmensindividueller ermitteln und damit seinen tatsächlichen Risikokapitalbedarf bestimmen kann. Zur Quantifizierung der Ergebnisse werden die Berechnungsvorgaben der Standardformel für ausgewählte Risikomodule nachgebildet und mit den in dieser Arbeit vorgestellten unternehmensindividuellen Berechnungen verglichen und analysiert. Es zeigt sich, dass trotz der Komplexität des Solvency II-Modells eine noch differenziertere Herangehensweise notwendig ist, damit ein einzelnes Unternehmen seine Risiken adäquat und möglichst individuell bestimmen kann. Zur Gewährleistung einer nicht bestandsgefährdenden Unternehmensfortführung müssen die Versicherungsunternehmen bei Betrachtung ihrer Risiken mithilfe des EU-weiten Aufsichtssystems Solvency II in der Lage sein, die korrekten Rückschlüsse zur Unternehmenssteuerung zu ziehen. Die in dieser Arbeit vorgestellten versicherungsmathematischen Ansätze können dabei den Prozess zur unternehmenseigenen Risiko- und Solvabilitätsbeurteilung (ORSA) unterstützen.

Continuous insight into biological processes has led to the development of large-scale, mechanistic systems biology models of pharmacologically relevant networks. While these models are typically designed to study the impact of diverse stimuli or perturbations on multiple system variables, the focus in pharmacological research is often on a specific input, e.g., the dose of a drug, and a specific output related to the drug effect or response in terms of some surrogate marker. To study a chosen input-output pair, the complexity of the interactions as well as the size of the models hinders easy access and understanding of the details of the input-output relationship. The objective of this thesis is the development of a mathematical approach, in specific a model reduction technique, that allows (i) to quantify the importance of the different state variables for a given input-output relationship, and (ii) to reduce the dynamics to its essential features -- allowing for a physiological interpretation of state variables as well as parameter estimation in the statistical analysis of clinical data. We develop a model reduction technique using a control theoretic setting by first defining a novel type of time-limited controllability and observability gramians for nonlinear systems. We then show the superiority of the time-limited generalised gramians for nonlinear systems in the context of balanced truncation for a benchmark system from control theory. The concept of time-limited controllability and observability gramians is subsequently used to introduce a state and time-dependent quantity called the input-response (ir) index that quantifies the importance of state variables for a given input-response relationship at a particular time. We subsequently link our approach to sensitivity analysis, thus, enabling for the first time the use of sensitivity coefficients for state space reduction. The sensitivity based ir-indices are given as a product of two sensitivity coefficients. This allows not only for a computational more efficient calculation but also for a clear distinction of the extent to which the input impacts a state variable and the extent to which a state variable impacts the output. The ir-indices give insight into the coordinated action of specific state variables for a chosen input-response relationship. Our developed model reduction technique results in reduced models that still allow for a mechanistic interpretation in terms of the quantities/state variables of the original system, which is a key requirement in the field of systems pharmacology and systems biology and distinguished the reduced models from so-called empirical drug effect models. The ir-indices are explicitly defined with respect to a reference trajectory and thereby dependent on the initial state (this is an important feature of the measure). This is demonstrated for an example from the field of systems pharmacology, showing that the reduced models are very informative in their ability to detect (genetic) deficiencies in certain physiological entities. Comparing our novel model reduction technique to the already existing techniques shows its superiority. The novel input-response index as a measure of the importance of state variables provides a powerful tool for understanding the complex dynamics of large-scale systems in the context of a specific drug-response relationship. Furthermore, the indices provide a means for a very efficient model order reduction and, thus, an important step towards translating insight from biological processes incorporated in detailed systems pharmacology models into the population analysis of clinical data. Die kontinuierliche Erforschung von biologischen Prozessen hat zur Entwicklung umfangreicher, mechanistischer systembiologischer Modelle von pharmakologisch relevanten Netzwerken beigetragen. Während diese Modelle in der Regel darauf ausgelegt sind, die Auswirkung von Stimuli oder Störungen auf die Systemdynamik zu untersuchen, liegt der Fokus in der pharmakologis- chen Forschung häufig auf einer bestimmten Kontrolle, z.B. der Dosis eines Wirkstoffes, und einer bestimmten Ausgangsgröße, welche in Bezug steht zu dem Wirkstoff-Effekt oder das Ansprechen auf einen Wirkstoff über einen Surrogatmarker. Die Untersuchung und ein einfaches Verständnis einer spezifischen Eingabe-Ausgabe-Beziehung wird durch die Komplexität der Interaktionen sowie der Größe des Modells erschwert. Das Ziel dieser vorliegenden Arbeit ist die Entwicklung eines mathematischen Ansatzes, insbesondere eines Modellreduktionsverfahrens, der es ermöglicht, (i) die Bedeutung der verschiedenen Zustandsvariablen für eine gegebene Eingabe-Ausgabe-Beziehung zu quantifizieren, und (ii) die Dynamik des Systems auf seine wesentlichen Merkmale zu reduzieren, während gleichzeitig die physiologische Interpretierbarkeit von Zustandsvariablen sowie eine Parameterschätzung im Rahmen von einer statistischen Analyse klinischer Daten ermöglicht wird. Unter Verwendung eines kontrolltheoretischen Settings entwickeln wir eine Modellreduktionstechnik, indem wir vorerst einen neuartigen Typ von zeitlich begrenzten Kontrolllierbarkeits- und Beobachtbarkeitsgramian für nichtlineare Systeme definieren. Anschließend zeigen wir die Überlegenkeit der zeitlich begrenzten verallgemeinerten Gramian für nichtlineare Systeme im Kontext von Balanced Truncation am Beispiel eines Benchmark-Systems aus der Kontrolltheorie. Wir nutzten das Konzept der zeitlich begrenzten Kontrolllierbarkeits- und Beobachtbarkeitsgramian, um eine neue Zustands- und zeitabhängige Größe, die als Input-Response (IR-) Index bezeichnet wird, einzuführen. Dieser Index quantifiziert die Bedeutung von Zustandsvariablen zu einem bestimmten Zeitpunkt für eine bestimmte Eingabe-Ausgabe-Beziehung. Schließlich verknüpfen wir unseren Ansatz mit der Sensitivitätsanalyse und ermöglichen so erstmals die Verwendung von Sensitivitätskoeffizienten im Rahmen der Reduktion des Zustandsraumes. Wir erhalten die sensitivitätsbasierten IR-Indizes als Produkt zweier Sensitivitätskoeffizienten. Dies ermöglicht nicht nur eine effizientere Berechnung, sondern auch eine klare Unterscheidung, inwieweit die Eingabe eine Zustandsvariable beeinflusst und inwieweit eine Zustandsvariable die Ausgabe beeinflusst. Mit Hilfe der IR-Indizes erhalten wir einen Einblick in den koordinierten Ablauf der Aktivierung von spezifischen Zustandsvariablen für eine ausgewählte Eingabe-Ausgabe-Beziehung. Unser entwickeltes Modellreduktionsverfahren resultiert in reduzierten Modelle, welche eine mechanistische Interpretation hinsichtlich der Originalgrößen und Zustandsvariablen des Ursprungssystems zulassen. Dies war eine wichtige Anforderung an das Verfahren von Seiten der Systempharmakologie und -biologie. Die reduzierten Modelle unterscheiden sich damit wesentlich von den so genannten empirischen Wirkstoff-Effekt-Modellen. Die IR-Indizes sind explizit in Bezug auf eine Referenzlösung definiert und damit vom Anfangszustand abhängig (dies ist ein wichtiges Merkmal der Indizes). Wir zeigen anhand eines Beispiels aus dem Bereich der Systempharmakologie, dass die reduzierten Modelle sehr aussagekräftig sind, um (genetische) Mängel in bestimmten physiologischen Einheiten festzustellen. Der Vergleich unseres neuartigen Modellreduktionsverfahrens mit den bereits vorhandenen Verfahren zeigt dessen Überlegenheit. Der neuartige IR-Index als Maß für die Wichtigkeit von Zustandsvariablen bietet ein leistungsfähiges mathematisches Werkzeug zum Verständnis und der Analyse der komplexen Dynamik von großen Systemen im Kontext einer bestimmten Wirkstoff-Effekt-Beziehung. Darüber hinaus sind die Indizes eine wichtige Grundlage für das eingeführte und sehr effiziente Modellreduktionsverfahren. Insgesamt stellt dies einen wichtigen Schritt zur Nutzung von Erkenntnissen über biologische Prozesse in Form von detaillierten systempharmakologischen Modellen in der Populationsanalyse klinischer Daten dar.

This dissertation contributes to the empirical analysis of economic development. The continuing poverty in many Sub-Saharan-African countries as well as the declining trend in growth in the advanced economies that was initiated around the turn of the millennium raises a number of new questions which have received little attention in recent empirical studies. Is culture a decisive factor for economic development? Do larger financial markets trigger positive stimuli with regard to incomes, or is the recent increase in their size in advanced economies detrimental to economic growth? What causes secular stagnation, i.e. the reduction in growth rates of the advanced economies observable over the past 20 years? What is the role of inequality in the growth process, and how do governmental attempts to equalize the income distribution affect economic development? And finally: Is the process of democratization accompanied by an increase in living standards? These are the central questions of this doctoral thesis. To facilitate the empirical analysis of the determinants of economic growth, this dissertation introduces a new method to compute classifications in the field of social sciences. The approach is based on mathematical algorithms of machine learning and pattern recognition. Whereas the construction of indices typically relies on arbitrary assumptions regarding the aggregation strategy of the underlying attributes, utilization of Support Vector Machines transfers the question of how to aggregate the individual components into a non-linear optimization problem. Following a brief overview of the theoretical models of economic growth provided in the first chapter, the second chapter illustrates the importance of culture in explaining the differences in incomes across the globe. In particular, if inhabitants have a lower average degree of risk-aversion, the implementation of new technology proceeds much faster compared with countries with a lower tendency towards risk. However, this effect depends on the legal and political framework of the countries, their average level of education, and their stage of development. The initial wealth of individuals is often not sufficient to cover the cost of investments in both education and new technologies. By providing loans, a developed financial sector may help to overcome this shortage. However, the investigations in the third chapter show that this mechanism is dependent on the development levels of the economies. In poor countries, growth of the financial sector leads to better education and higher investment levels. This effect diminishes along the development process, as intermediary activity is increasingly replaced by speculative transactions. Particularly in times of low technological innovation, an increasing financial sector has a negative impact on economic development. In fact, the world economy is currently in a phase of this kind. Since the turn of the millennium, growth rates in the advanced economies have experienced a multi-national decline, leading to an intense debate about "secular stagnation" initiated at the beginning of 2015. The fourth chapter deals with this phenomenon and shows that the growth potentials of new technologies have been gradually declining since the beginning of the 2000s. If incomes are unequally distributed, some individuals can invest less in education and technological innovations, which is why the fifth chapter identifies an overall negative effect of inequality on growth. This influence, however, depends on the development level of countries. While the negative effect is strongly pronounced in poor economies with a low degree of equality of opportunity, this influence disappears during the development process. Accordingly, redistributive polices of governments exert a growth-promoting effect in developing countries, while in advanced economies, the fostering of equal opportunities is much more decisive. The sixth chapter analyzes the growth effect of the political environment and shows that the ambiguity of earlier studies is mainly due to unsophisticated measurement of the degree of democratization. To solve this problem, the chapter introduces a new method based on mathematical algorithms of machine learning and pattern recognition. While the approach can be used for various classification problems in the field of social sciences, in this dissertation it is applied for the problem of democracy measurement. Based on different country examples, the chapter shows that the resulting SVMDI is superior to other indices in modeling the level of democracy. The subsequent empirical analysis emphasizes a significantly positive growth effect of democracy measured via SVMDI., Die Dissertation beschäftigt sich mit der statistischen und empirischen Analyse der Determinanten langfristiger Wachstumsprozesse. Die anhaltende Armut vieler Staaten in Subsahara-Afrika sowie die rückläufigen Wachstumsraten der reichen Volkswirtschaften seit Beginn des neuen Jahrtausends werfen eine Reihe neuer Fragen auf, die bislang wenig empirisch erforscht sind. Ist die Kultur eines Landes entscheidend für die Entwicklung der Wohlfahrt? Kann ein entwickelter Finanzsektor Wohlstandssteigerungen auslösen, oder ist der starke Zuwachs der Finanzmärkte, der in den Industrienationen beobachtet werden kann, schädlich für die Entwicklung? Warum wachsen reiche Volkswirtschaften heute so viel langsamer als noch vor 20 Jahren? Welchen Einfluss nimmt die zunehmende Einkommensungleichheit auf die wirtschaftliche Entwicklung und welchen Effekt haben staatliche Umverteilungsmaßnahmen? Und schließlich: Führen stärkere politische Rechte und mehr Demokratie zu einer Zunahme der Lebensstandards? Dies sind die zentralen Fragestellungen, denen sich die Kapitel dieser Doktorarbeit widmen. Um die Analyse der empirischen Ursachen der wirtschaftlichen Entwicklung zu erleichtern, leitet die Dissertation überdies ein neues Verfahren zur Lösung von Klassifikationsproblemen in den Sozialwissenschaften ab. Das Verfahren beruht auf mathematischen Algorithmen zur Mustererkennung und des maschinellen Lernens. Dies bietet neue Möglichkeiten für das Konstruieren von Indizes, die zumeist auf arbiträre Annahmen über die zugrundeliegende Aggregationsfunktion zurückgreifen. Das vorgestellte Verfahren löst dieses Problem, in dem die Aggregation durch Support Vector Machines in ein nicht-lineares Optimierungsproblem überführt wird. Nach einem kurzen Überblick über die theoretischen Erklärungsansätze der wirtschaftlichen Entwicklung im ersten Kapitel zeigt das zweite Kapitel, dass kulturelle Unterschieden einen Einfluss auf die ökonomische Entwicklung ausüben. Die Ergebnisse implizieren, dass Länder mit einer geringeren Aversion gegen Risiken höhere Wachstumsraten aufweisen, da in diesen Ländern die Implementierung neuer Technologien schneller voranschreitet. Der Effekt ist allerdings abhängig von den rechtlichen und politischen Rahmenbedingungen der Länder, vom durchschnittlichen Bildungsniveau sowie vom Entwicklungsstand. In vielen Fällen reichen die Vermögen der Individuen nicht aus, um Investitionen in Bildung, Kapital und neue Technologien zu stemmen. Durch die Bereitstellung von Krediten kann ein entwickelter Finanzsektor diesen Engpass überwinden. Die Untersuchungen des dritten Kapitels zeigen allerdings, dass dieser Mechanismus abhängig ist von den Entwicklungsniveaus der Volkswirtschaften. In armen Ländern führt ein Anstieg des Finanzsektors zu besserer Bildung und höheren Investitionen. Dieser Effekt nimmt jedoch über den Entwicklungsprozess ab, da die Intermediationstätigkeit zunehmend durch spekulative Geschäfte ersetzt wird. Insbesondere in Zeiten mit geringen technologischen Neuerungen wirkt ein wachsender Finanzsektor negativ auf die ökonomische Entwicklung. Aktuell befindet sich die Weltökonomie in einer solchen Phase, was verbunden mit einem multinationalen Rückgang der Wachstumsraten seit Anfang 2015 als "säkulare Stagnation" diskutiert wird. Das vierte Kapitel befasst sich intensiv mit diesem Phänomen und zeigt, dass die gegenwärtigen Wachstumspotenziale neuer Technologien seit Beginn der 2000er Jahre zunehmend auslaufen. Sind die Einkommen ungleich verteilt, so können einige Individuen weniger Investitionen in Bildung und technologische Neuerungen durchführen. Tatsächlich weist das fünfte Kapitel auf einen insgesamt negativen Effekt der Ungleichheit auf das Wachstum hin. Dieser Einfluss ist allerdings abhängig vom Entwicklungsstand der Länder. Während der negative Effekt in armen Volkswirtschaften mit einem geringen Maß an Chancengleichheit stark ausgeprägt ist, verschwindet dieser Einfluss mit zunehmendem Entwicklungsniveau. Entsprechend wirkt direkte staatliche Umverteilung vor allem in unterentwickelten Ländern wachstumsfördernd. In entwickelten Nationen ist hingegen die Schaffung von Chancengleichheit entscheidend. Das sechste Kapitel analysiert den Wachstumseffekt des politischen Umfelds und zeigt, dass die Ambivalenz früherer Studien auf die mangelhafte Abbildung des Demokratiegrades zurückzuführen ist. Zur Lösung dieses Problems wird ein neues Verfahren vorgeschlagen, das auf mathematischen Algorithmen des maschinellen Lernens basiert. Das Verfahren kann in verschiedenen Bereichen der Sozialwissenschaften eingesetzt werden und wird in der Arbeit zur Klassifikation des Demokratiegrades angewandt. Auf Basis verschiedener Länderbeispiele wird deutlich, dass der resultierende SVMDI anderen Indizes in der Modellierung des Demokratiegrades überlegen ist. Die anschließende empirische Analyse betont einen signifikant positiven Effekt des SVMDI auf das Wirtschaftswachstum., Why are some nations rich and others poor? What are the sources of long-run economic development and growth? How can living standards be increased? In this book, Klaus Gründler empirically analyses these central economic questions and puts a particular emphasis on the role of technology, inequality, and political institutions. To substantiate his empirical studies, he introduces a new method to compute composite measures and indices that is based on mathematical algorithms from the field of machine learning.

Landslides are frequent natural hazards in rugged terrain, when the resisting frictional force of the surface of rupture yields to the gravitational force. These forces are functions of geological and morphological factors, such as angle of internal friction, local slope gradient or curvature, which remain static over hundreds of years; whereas more dynamic triggering events, such as rainfall and earthquakes, compromise the force balance by temporarily reducing resisting forces or adding transient loads. This thesis investigates landslide distribution and orientation due to landslide triggers (e.g. rainfall) at different scales (6-4∙10^5 km^2) and aims to link rainfall movement with the landslide distribution. It additionally explores the local impacts of the extreme rainstorms on landsliding and the role of precursory stability conditions that could be induced by an earlier trigger, such as an earthquake. Extreme rainfall is a common landslide trigger. Although several studies assessed rainfall intensity and duration to study the distribution of thus triggered landslides, only a few case studies quantified spatial rainfall patterns (i.e. orographic effect). Quantifying the regional trajectories of extreme rainfall could aid predicting landslide prone regions in Japan. To this end, I combined a non-linear correlation metric, namely event synchronization, and radial statistics to assess the general pattern of extreme rainfall tracks over distances of hundreds of kilometers using satellite based rainfall estimates. Results showed that, although the increase in rainfall intensity and duration positively correlates with landslide occurrence, the trajectories of typhoons and frontal storms were insufficient to explain landslide distribution in Japan. Extreme rainfall trajectories inclined northwestwards and were concentrated along some certain locations, such as coastlines of southern Japan, which was unnoticed in the landslide distribution of about 5000 rainfall-triggered landslides. These landslides seemed to respond to the mean annual rainfall rates. Above mentioned findings suggest further investigation on a more local scale to better understand the mechanistic response of landscape to extreme rainfall in terms of landslides. On May 2016 intense rainfall struck southern Germany triggering high waters and landslides. The highest damage was reported at the Braunsbach, which is located on the tributary-mouth fan formed by the Orlacher Bach. Orlacher Bach is a ~3 km long creek that drains a catchment of about ~6 km^2. I visited this catchment in June 2016 and mapped 48 landslides along the creek. Such high landslide activity was not reported in the nearby catchments within ~3300 km^2, despite similar rainfall intensity and duration based on weather radar estimates. My hypothesis was that several landslides were triggered by rainfall-triggered flash floods that undercut hillslope toes along the Orlacher Bach. I found that morphometric features such as slope and curvature play an important role in landslide distribution on this micro scale study site (

Neuroinflammatory and neurodegenerative diseases such as Parkinson's (PD) and multiple sclerosis (MS) often result in a severe impairment of the patient´s quality of life. Effective therapies for the treatment are currently not available, which results in a high socio-economic burden. Due to the heterogeneity of the disease subtypes, stratification is particularly difficult in the early phase of the disease and is mainly based on clinical parameters such as neurophysiological tests and central nervous imaging. Due to good accessibility and stability, blood and cerebrospinal fluid metabolite markers could serve as surrogates for neurodegenerative processes. This can lead to an improved mechanistic understanding of these diseases and further be used as "treatment response" biomarkers in preclinical and clinical development programs. Therefore, plasma and CSF metabolite profiles will be identified that allow differentiation of PD from healthy controls, association of PD with dementia (PDD) and differentiation of PD subtypes such as akinetic rigid and tremor dominant PD patients. In addition, plasma metabolites for the diagnosis of primary progressive MS (PPMS) should be investigated and tested for their specificity to relapsing-remitting MS (RRMS) and their development during PPMS progression. By applying untargeted high-resolution metabolomics of PD patient samples and in using random forest and partial least square machine learning algorithms, this study identified 20 plasma metabolites and 14 CSF metabolite biomarkers. These differentiate against healthy individuals with an AUC of 0.8 and 0.9 in PD, respectively. We also identify ten PDD specific serum metabolites, which differentiate against healthy individuals and PD patients without dementia with an AUC of 1.0, respectively. Furthermore, 23 akinetic-rigid specific plasma markers were identified, which differentiate against tremor-dominant PD patients with an AUC of 0.94 and against healthy individuals with an AUC of 0.98. These findings also suggest more severe disease pathology in the akinetic-rigid PD than in tremor dominant PD. In the analysis of MS patient samples a partial least square analysis yielded predictive models for the classification of PPMS and resulted in 20 PPMS specific metabolites. In another MS study unknown changes in human metabolism were identified after administration of the multiple sclerosis drug dimethylfumarate, which is used for the treatment of RRMS. These results allow to describe and understand the hitherto completely unknown mechanism of action of this new drug and to use these findings for the further development of new drugs and targets against RRMS. In conclusion, these results have the potential for improved diagnosis of these diseases and improvement of mechanistic understandings, as multiple deregulated pathways were identified. Moreover, novel Dimethylfumarate targets can be used to aid drug development and treatment efficiency. Overall, metabolite profiling in combination with machine learning identified as a promising approach for biomarker discovery and mode of action elucidation. Neuroinflammatorische and neurodegenerative Erkrankungen wie Parkinson (PD) und Multiple Sklerose (MS) gehen oft mit einer starken Beeinträchtigung der Lebensqualität einher. Effektive Therapien für die Behandlung sind derzeit nicht verfügbar, was nicht zuletzt eine hohe sozioökonomische Last zur Folge hat. Aufgrund der Heterogenität der Krankheitsbilder ist eine Stratifizierung gerade in der Frühphase der Erkrankung schwierig und basiert hauptsächlich auf klinischen Parametern wie bspw. neurophysiologischen Tests und bildgebenden Verfahren. Aufgrund ihrer guten Zugänglichkeit und Stabilität könnten bestimmte Blut- und Liquor-Metabolitenmarker als Surrogat für neurodegenerative Prozesse dienen, zu einem verbesserten mechanistischen Verständnis dieser Krankheiten führen und nicht zuletzt als “treatment response“ Biomarker in präklinischen und klinischen Entwicklungsprogrammen herangezogen werden. In dieser Arbeit sollten deshalb Plasma- und CSF-Metabolitprofile identifiziert werden, die eine Differenzierung von PD zu gesunden Kontrollen, Assoziierung zu PD mit Demenz (PDD) sowie eine Abgrenzung zu unterschiedlichen PD-Subtypen wie akinetisch-rigiden sowie tremor-dominanten PD-Patienten ermöglichen. Weiterhin wurden in dieser Arbeit Plasmametabolite zur Diagnose von primär-progressiver MS (PPMS) erforscht und auf ihre Spezifität gegenüber schubförmig remittierender MS (RRMS) und PD geprüft sowie deren Verlauf während der PPMS Progression getestet. Hierbei konnten durch “untargeted Metabolomics“ in Kombination mit statistischen Modellen mehrere Plasma- und CSF-Metabolite in PD-Patienten/Erkrankten ermittelt werden, die mit Hilfe von statistischen Diagnosemodellen eine Differenzierung zu gesunden Personen ermöglichen. Darüber hinaus wurden in dieser Arbeit PDD-spezifische Serummetabolite identifiziert, die wiederum genutzt werden können, um diesen PD-Typen von gesunden Individuen und PD-Patienten ohne Demenz abzugrenzen. Des Weiteren konnten bei akinetisch-rigiden PD-Patienten spezifische Metabolite entdeckt werden, die im Vergleich zu tremor-dominanten PD-Patienten eine stärkere metabolische Krankheitssymptomatik suggerieren. Im Zusammenhang mit PPMS wurden in dieser Arbeit spezifische Plasma-Metabolite entdeckt, die zur Diagnose gegen RRMS, PD und gesunden Kontrollen genutzt werden können. Interessanterweise zeigte dabei ein spezifisches Lipid geringere Werte im PPMS Krankheitsverlauf, wodurch sich dieses als möglicher Marker zur Progressionsdiagnostik dieser Krankheit qualifiziert. Abschließend konnten in dieser Arbeit im humanen Stoffwechsel bisher unbekannte Angriffspunkte des Medikaments Dimethylfumarat, das zur Behandlung von RRMS verwendet wird, ermittelt werden. Durch diese Ergebnisse kann der bis jetzt gänzlich unbekannte Wirkungsmechanismus dieses neuen Medikaments besser beschrieben und verstanden, sowie zur Weiterentwicklung neuer Medikamente gegen RRMS genutzt werden.

In the context of quantum mechanical calculations, the properties of non-adiabatic coupling in a small system, the Shin-Metiu model, is investigated. The transition from adiabatic to non-adiabatic dynamics is elucidated in modifying the electron-nuclear interaction. This allows the comparison of weakly correlated electron-nuclear motion with the case where the strong correlations determine the dynamics. The studies of the model are extended to include spectroscopical transitions being present in two-dimensional and degenerate four-wave mixing spectroscopy. Furthermore, the quantum and classical time-evolution of the coupled motion in the complete electron-nuclear phase space is compared for the two coupling cases. Additionally, the numerically exact electron flux within the weak coupling case is compared to the Born-Oppenheimer treatment. In the last part of the thesis, the model is extended to two dimensions. The system then possesses potential energy surfaces which exhibit a typical 'Mexican hat'-like structure and a conical intersection in the adiabatic representation. Thus, it is possible to map properties of the system onto a vibronic coupling (Jahn-Teller) hamiltonian. Exact wave-packet propagations as well as nuclear wave-packet dynamics in the adiabatic and diabatic representation are performed., Im Rahmen quantenmechanischer Rechnungen werden die Eigenschaften nicht-adiabatischer Kopplungen in einem kleinen Modellsystem, dem Shin-Metiu Modell, untersucht. Die Fallunterscheidung zwischen adiabatischen und nicht-adiabatischen Prozessen wird durch eine Parameterisierung der Elektronen-Kernwechselwirkung realisiert. Dies ermöglicht den Vergleich zwischen korrelierter und unkorrelierter Elektronen-Kernbewegung. Innerhalb dieser zwei Extrema werden die Eigenfunktionen betrachtet und der Einfluss nicht-adiabtischer Kopplungen auf diese analysiert. Es wird gezeigt, dass im Fall einer schwachen Kopplung die Eigenfunktionen als adiabatisches Produkt dargestellt werden können, soweit die adiabatischen elektronischen Eigenfunktionen voneinander entkoppelt sind und unterschiedlichen elektronischen Charakter besitzen. Auf der anderen Seite sind die adiabatischen elektronischen Eigenfunktionen und die Vibrationseigenfunktionen im Bereich einer starken Kopplung miteinander gekoppelt, und es zeigt sich, dass die Eigenfunktionen in der diabatischen Darstellung eine zur adiabatischen äquivalente, aber intuitivere Beschreibung darstellen. Anhand dieser Ergebnisse wird eine Diabatisierung und ein Vergleich zwischen exakter Elektronen-Kernpropagation und der Propagation im diabatischen Bild durchgeführt. Dieser Vergleich ist in sehr guter Übereinstimmung und zeigt, dass der Ansatz der Diabatisierung für unkorrelierte Elektronen-Kernbewegungen hinreichend ist und gleichzeitig klassifiziert er die Wellepacket-dynamik im Bereich starker Kopplungen als diabatisch. Die theoretischen Untersuchungen des eindimensionalen Modells werden auf spektroskopische Übergänge erweitert, welche lineare und nichtlineare System-Feld Wechselwirkungen beinhalten. Ein Vergleich zwischen zweidimensionalen Spektren bezüglich schwach und stark gekoppelter Elektronen-Kern Dynamik zeigt, dass im Fall schwacher Kopplungen, die Spektren durch analoge Rechnungen im Rahmen der Born-Oppenheimer Näherung reproduzierbar sind. Es zeigt sich, dass diejenigen Teile des Spektrums, welche auf gleiche Weise nicht reproduzierbar sind, elektronisch gemischten Zuständen, aufgrund starker nicht-adiabtischer Kopplungen, zuzuordnen sind. Die Möglichkeit, das System zwischen schwacher und starker Kopplung zu variieren, erlaubt es Vibrationskohärenzen und elektronischen Kohärenzen in zweidimensionalen Spektren zu analysieren. Dazu werden die zweidimensionalen Spektren als Funktion der Populationszeit betrachtet. Es ergibt sich, dass im Fall schwacher Kopplungen die Kohärenzen während der Populationszeit Vibrationskohärenzen zugeordnet werden können. Im Gegensatz dazu ergeben sich im Bereich starker Kopplungen, aufgrund des gemischten elektronischen Charakters der Zustände, Kohärenzen vibronischer Art. Als weitere Methode wird die Degenerierte-Vier-Wellen-Mischen Spektroskopie (FWM) untersucht. Diese ist in der Lage Grundzustandsdynamiken und Dynamiken im angeregten Zustand separat zu verfolgen. Sowohl für negative als auch für positive Verzögerungszeiten werden die zwei verschiedenen Kopplungsszenarien untersucht und der Zusammenbruch dieser Methode bezüglich der nicht möglichen Trennung der Grundzustandsdynamik und Dynamik im angeregten Zustand innerhalb der adiabatischen Beschreibung betrachtet. Als weiterer Aspekt, wird die quantenmechanische und klassische Zeitentwicklung der gekoppelten Elektronen-Kernbewegung im vollständigen Phasenraum für verschiedene Kopplungsstärken verglichen. Im Fall schwacher Kopplung stimmt im Kurzzeitverhalten die klassische Berechung mit der quantenmechanischen gut überein. Dies kann auch im Fall starker Kopplungen gezeigt werden, was die weitere Schlussfolgerung zulässt, dass die Dynamik im Bereich starker Kopplungen hauptsächlich in einem diabatischen Zustand stattfindet. Das zeigt, dass die klassische Bewegung sehr ähnlich zu der diabatischen quantenmechanischen Bewegung verläuft. Als Konsequenz reproduziert eine klassische Bewegung im vollständigen Phasenraum eine quantenmechanische, bei der nicht-adiabatische Kopplungen stark involviert sind. Als letzte Betrachtung des eindimensionalen Shin-Metiu Modells, wird der Elektronenfluss im schwach gekoppelten Fall untersucht und der numerisch exakt berechnete Fluss mit dem in der Born-Oppenheimer Näherung verglichen. Innerhalb der üblichen Definition verschwindet der Elektronenfluss im Rahmen der Born-Oppenheimer Näherung. Durch die Verwendung der Kontinuitätsgleichung für den Elektronenfluss ergibt sich jedoch ein nicht-verschwindender Elektronenfluss. Weiter wurde ein Reflektionsprinzip hergeleitet, welches den Elektronenfluss auf den Kernfluss abbildet und umgekehrt. Zum Abschluss der Untersuchungen des eindimensionalen Shin-Metiu Modells wird das System auf zwei Dimensionen erweitert. Dabei zeigt sich, dass die adiabatischen Potentialflächen des Modells eine typische 'Mexican-hat' Topologie aufweist. Daraus ergibt sich, dass es möglich ist das System auf einen vibronischen (Jahn-Teller) Hamiltonian zurückzuführen. Im Zuge dessen wird das zweidimensionale System hinsichtlich der exakten Elektronen-Kerndynamik, sowie der Dynamik in den adiabatischen und diabatischen Anschauungen betrachtet. Die durchgeführten Rechnungen zeigen, dass das Passieren eines Wellenpaketes durch eine Konische Durchschneidung als eine diabatische Dynamik klassifiziert werden kann, wobei ein effizienter adiabatischer Populations-transfer stattfindet. Dieser Prozess kann sehr gut im diabatischen Bild reproduziert werden. Des Weiteren wird eine Wellenpaketdynamik um eine Konische Durchschneidung herum betrachtet und als adiabatische Dynamik klassifiziert. Der interessante Aspekt der geometrischen Phase, die mit dem Umrunden einer Konischen Durchschneidung assoziiert ist, wird mit der Rotation der elektronischen Wellenfunktion verknüpft. Zusätzlich wird hier das Auftreten der geometrische Phase in Autokorrelationsfunktionen und den daraus abgeleiteten Spektren charakterisiert. Die geometrische Phase wird zusätzlich als Mischungswinkel der Transformation zwischen dem diabatischen und adiabatischen Bild explizit berechnet. Zusammenfassend zeigen die Rechnugen an den verwendeten Modellsystemen viele fundamentale Aspekte der korrelierten Elektronen-Kerndynamik, obwohl sie auf lediglich zwei Partikel begrenzt sind.

Monoclonal antibodies (mAbs) are an innovative group of drugs with increasing clinical importance in oncology, combining high specificity with generally low toxicity. There are, however, numerous challenges associated with the development of mAbs as therapeutics. Mechanistic understanding of factors that govern the pharmacokinetics (PK) of mAbs is critical for drug development and the optimisation of effective therapies; in particular, adequate dosing strategies can improve patient quality life and lower drug cost. Physiologically-based PK (PBPK) models offer a physiological and mechanistic framework, which is of advantage in the context of animal to human extrapolation. Unlike for small molecule drugs, however, there is no consensus on how to model mAb disposition in a PBPK context. Current PBPK models for mAb PK hugely vary in their representation of physiology and parameterisation. Their complexity poses a challenge for their applications, e.g., translating knowledge from animal species to humans. In this thesis, we developed and validated a consensus PBPK model for mAb disposition taking into account recent insights into mAb distribution (antibody biodistribution coefficients and interstitial immunoglobulin G (IgG) pharmacokinetics) to predict tissue PK across several pre-clinical species and humans based on plasma data only. The model allows to a priori predict target-independent (unspecific) mAb disposition processes as well as mAb disposition in concentration ranges, for which the unspecific clearance (CL) dominates target-mediated CL processes. This is often the case for mAb therapies at steady state dosing. The consensus PBPK model was then used and refined to address two important problems: 1) Immunodeficient mice are crucial models to evaluate mAb efficacy in cancer therapy. Protection from elimination by binding to the neonatal Fc receptor is known to be a major pathway influencing the unspecific CL of both, endogenous and therapeutic IgG. The concentration of endogenous IgG, however, is reduced in immunodeficient mouse models, and this effect on unspecific mAb CL is unknown, yet of great importance for the extrapolation to human in the context of mAb cancer therapy. 2) The distribution of mAbs into solid tumours is of great interest. To comprehensively investigate mAb distribution within tumour tissue and its implications for therapeutic efficacy, we extended the consensus PBPK model by a detailed tumour distribution model incorporating a cell-level model for mAb-target interaction. We studied the impact of variations in tumour microenvironment on therapeutic efficacy and explored the plausibility of different mechanisms of action in mAb cancer therapy. The mathematical findings and observed phenomena shed new light on therapeutic utility and dosing regimens in mAb cancer treatment. Monoklonale Antikörper (mAK) stellen durch ihre hohe Spezifität und geringe Toxizität eine innovative Arzneistoffklasse mit großer klinischer Bedeutung in der Krebstherapie dar. Es gibt jedoch eine Vielzahl an Herausforderungen, die mit der Entwicklung von mAK als Krebstherapeutika verbunden sind. Mechanistisches Verständnis der Pharmakokinetik (PK) von mAK ist wichtig für die Arzneimittelentwicklung sowie für die Therapieoptimierung. Adäquate Dosierungsstrategien können die Lebensqualität der Patienten erhöhen und die Gesundheitskosten senken. Physiologie-basierte PK (PBPK) Modelle bieten einen physiologischen und mechanistischen Rahmen für die Extrapolation von Tiermodellen auf den Menschen. Im Gegensatz zu kleinen chemischen Molekülen besteht für die PBPK Modellierung von mAK kein Konsens: Aktuelle Modelle unterscheiden sich stark hinsichtlich Physiologie und deren Parameterisierung. Die Komplexität dieser Modelle stellt eine große Herausforderung für ihre Anwendung dar. In der vorliegenden Arbeit entwickelten und validierten wir ein Konsens-PBPK-Modell für die mAK Disposition. Dabei wurden aktuelle Erkenntnisse zur mAK Verteilung berücksichtigt, um basierend auf Plasmadaten Vorhersagen für die PK im Gewebe verschiedener präklinischer sowie klinischer Spezies zu treffen. Das Modell erlaubt a priori Vorhersagen für die unspezifische (target-unabhängige) mAK Disposition als auch für die mAK Disposition in einem Konzentrationsbereich, für den die unspezifische Clearance (CL) die target-abhängige CL dominiert. Dies ist oft der Fall für mAK Therapien bei Steady-state-Dosierung. Anschließend wurde das Konsens-PBPK-Modell genutzt und verfeinert, um zwei wichtige Aspekte näher zu untersuchen: 1) Immundefiziente Mäuse sind wichtige Tiermodelle für die Evaluierung der mAK Wirksamkeit in der Tumortherapie. Die Bindung von Antikörpern an den neonatalen Fc Rezeptor schützt diese vor dem Abbau und beeinflusst somit maßgeblich die unspezifische CL von endogenen sowie therapeutischen Antikörpern. Die Konzentration von endogenem IgG in immundefizienten Mäusen ist reduziert. Dieser Effekt auf die unspezifische mAK CL ist unbekannt, jedoch wichtig für die Extrapolation auf den Menschen in der mAK Tumortherapie. 2) Die Verteilung von mAK innerhalb eines soliden Tumors ist von großer Bedeutung. Für die umfassende Untersuchung der mAK Verteilung innerhalb des Tumorgewebes wurde das Konsens-PBPK-Modell um ein detailliertes Tumor-Verteilungsmodell, welches die mAK-Target Interaktion auf Zellebene berücksichtigt, erweitert. Wir untersuchten den Einfluss von Variationen in der Tumor-Mikroumgebung auf die klinische Wirksamkeit von mAK und untersuchten die Plausibilität verschiedener Wirkmechanismen in der mAK Tumortherapie. Die mathematischen Ergebnisse sowie beobachteten Phänomene werfen ein neues Licht auf den therapeutischen Nutzen sowie Dosierungsschemata in der mAK Krebstherapie.

This paper introduces a complement statistical test for distinguishing between the predictive accuracy of two sets of forecasts. We propose a non-parametric test founded upon the principles of the Kolmogorov-Smirnov (KS) test, referred to as the KS Predictive Accuracy (KSPA) test. The KSPA test is able to serve two distinct purposes. Initially, the test seeks to determine whether there exists a statistically significant difference between the distribution of forecast errors, and secondly it exploits the principles of stochastic dominance to determine whether the forecasts with the lower error also reports a stochastically smaller error than forecasts from a competing model, and thereby enables distinguishing between the predictive accuracy of forecasts. We perform a simulation study for the size and power of the proposed test and report the results for different noise distributions, sample sizes and forecasting horizons. The simulation results indicate that the KSPA test is correctly sized, and robust in the face of varying forecasting horizons and sample sizes along with significant accuracy gains reported especially in the case of small sample sizes. Real world applications are also considered to illustrate the applicability of the proposed KSPA test in practice.

Classical economic theory assumes that people are rational and selfish, but behavioral experiments often point to inconsistent behavior, typically attributed to “other regarding preferences.” The Ultimatum Game, used to study fairness, and the Trust Game, used to study trust and trustworthiness, have been two of the most influential and well-studied examples of inconsistent behavior. Recently, evolutionary biologists have attempted to explain the evolution of such preferences using evolutionary game theoretic models. While deterministic evolutionary game theoretic models agree with the classical economics predictions, recent stochastic approaches that include uncertainty and the possibility of mistakes have been successful in accounting for both the evolution of fairness and the evolution of trust. Here I explore the role of population structure by generalizing and expanding these existing results to the case of non-random interactions. This is a natural extension since such interactions do not occur randomly in the daily lives of individuals. I find that, in the limit of weak selection, population structure increases the space of fair strategies that are selected for but it has little-to-no effect on the optimum strategy played in the Ultimatum Game. In the Trust Game, in the limit of weak selection, I find that some amount of trust and trustworthiness can evolve even in a well-mixed population, however, the optimal strategy, although trusting if the return on investment is sufficiently high, is never trustworthy. Population structure biases selection towards strategies that are both trusting and trustworthy trustworthy and reduces the critical return threshold, but, much like in the case of fairness, it does not affect the winning strategy. Further considering the effects of reputation and structure, I find that they act synergistically to promote the evolution of trustworthiness.

Several graphical methods for testing univariate composite normality from an i.i.d. sample are presented. They are endowed with correct simultaneous error bounds and yield size-correct tests. As all are based on the empirical CDF, they are also consistent for all alternatives. For one test, called the modified stabilized probability test, or MSP, a highly simplified computational method is derived, which delivers the test statistic and also a highly accurate p-value approximation, essentially instantaneously. The MSP test is demonstrated to have higher power against asymmetric alternatives than the well-known and powerful Jarque-Bera test. A further size-correct test, based on combining two test statistics, is shown to have yet higher power. The methodology employed is fully general and can be applied to any i.i.d. univariate continuous distribution setting.

We consider auctions with price externality where all bidders derive utility from the winning price, such as charity auctions. In addition to the benefit to the winning bidder, all bidders obtain a benefit that is increasing in the winning price. Theory makes two predictions in such settings: First, individual bids will be increasing in the multiplier on the winning price. Second, individual bids will not depend on the number of other bidders. Empirically, we find no evidence that increasing the multiplier increases individual bids in a systematic way, but we find that increasing the number of bidders does. An analysis of individual bidding functions reveals that bidders underweight the incentives to win and overweight the incentives to lose.

The value of information regarding risk class for a monopoly insurer and its customers is examined in both symmetric and asymmetric information environments. A monopolist always prefers contracting with uninformed customers as this maximizes the rent extracted under symmetric information while also avoiding the cost of adverse selection when information is held asymmetrically. Although customers are indifferent to symmetric information when they are initially uninformed, they prefer contracting with hidden knowledge rather than symmetric information since the monopoly responds to adverse selection by sharing gains from trade with high-risk customers when low risks are predominant in the insurance pool. However, utilitarian social welfare is highest when customers are uninformed, and is higher when information is symmetric rather than asymmetric.

We examine the relationship between consistent parameter estimation and\ud model selection for autoregressive panel data models with fixed effects. We find that the\ud transformation of fixed effects proposed by Lancaster (2002) does not necessarily lead to\ud consistent estimation of common parameters when some true exogenous regressors are\ud excluded. We propose a data dependent way to specify the prior of the autoregressive\ud coefficient and argue for comparing different model specifications before parameter\ud estimation. Model selection properties of Bayes factors and Bayesian information criterion\ud (BIC) are investigated. When model uncertainty is substantial, we recommend the use\ud of Bayesian Model Averaging to obtain point estimators with lower root mean squared\ud errors (RMSE). We also study the implications of different levels of inclusion probabilities\ud by simulations.

In this short paper, we study the asymptotics for the price of call options for very large strikes and put options for very small strikes. The stock price is assumed to follow the Black-Scholes models. We analyze European, Asian, American, Parisian and perpetual options and conclude that the tail asymptotics for these option types fall into four scenarios.

For the iterated Prisoner’s Dilemma there exist good strategies which solve the problem when we restrict attention to the long term average payoff. When used by both players, these assure the cooperative payoff for each of them. Neither player can benefit by moving unilaterally to any other strategy, i.e., these provide Nash equilibria. In addition, if a player uses instead an alternative which decreases the opponent’s payoff below the cooperative level, then his own payoff is decreased as well. Thus, if we limit attention to the long term payoff, these strategies effectively stabilize cooperative behavior. The existence of such strategies follows from the so-called Folk Theorem for supergames, and the proof constructs an explicit memory-one example, which has been labeled Grim. Here we describe all the memory-one good strategies for the non-symmetric version of the Prisoner’s Dilemma. This is the natural object of study when the payoffs are in units of the separate players’ utilities. We discuss the special advantages and problems associated with some specific good strategies.

Using a two-account model with event risk, we model life insurance contracts taking into account both guaranteed and non-guaranteed payments in participating life insurance as well as in unit-linked insurance. Here, event risk is used as a generic term for life insurance events, such as death, disability, etc. In our treatment of participating life insurance, we have special focus on the bonus schemes “consolidation” and “additional benefits”, and one goal is to formalize how these work and interact. Another goal is to describe similarities and differences between participating life insurance and unit-linked insurance. By use of a two-account model, we are able to illustrate general concepts without making the model too abstract. To allow for complicated financial markets without dramatically increasing the mathematical complexity, we focus on economic scenarios. We illustrate the use of our model by conducting scenario analysis based on Monte Carlo simulation, but the model applies to scenarios in general and to worst-case and best-estimate scenarios in particular. In addition to easy computations, our model offers a common framework for the valuation of life insurance payments across product types. This enables comparison of participating life insurance products and unit-linked insurance products, thus building a bridge between the two different ways of formalizing life insurance products. Finally, our model distinguishes itself from the existing literature by taking into account the Markov model for the state of the policyholder and, hereby, facilitating event risk.

Analyzing social systems, particularly financial markets, using a complex network approach has become one of the most popular fields within econophysics. A similar trend is currently appearing within the econometrics and finance communities, as well. In this study, we present a state-of-the-artmethod for analyzing the structure and risk within stockmarkets, treating them as complex networks using model-free, nonlinear dependency measures based on information theory. This study is the first network analysis of the stockmarket in Shanghai using a nonlinear network methodology. Further, it is often assumed that markets outside the United States and Western Europe are inherently riskier. We find that the Chinese stock market is not structurally risky, contradicting this popular opinion. We use partial mutual information to create filtered networks representing the Shanghai stock exchange, comparing them to networks based on Pearson’s correlation. Consequently, we discuss the structure and characteristics of both the presented methods and the Shanghai stock exchange. This paper provides an insight into the cutting edge methodology designed for analyzing complex financial networks, as well as analyzing the structure of the market in Shanghai and, as such, is of interest to both researchers and financial analysts.

Until recently, theorists considering the evolution of human cooperation have paid little attention to institutional punishment, a defining feature of large-scale human societies. Compared to individually-administered punishment, institutional punishment offers a unique potential advantage: the ability to control how quickly legal rules of punishment evolve relative to social behavior that legal punishment regulates. However, at what rate should legal rules evolve relative to society to maximize compliance? We investigate this question by modeling the co-evolution of law and cooperation in a public goods game with centralized punishment. We vary the rate at which States update their legal punishment strategy relative to Citizens’ updating of their contribution strategy and observe the effect on Citizen cooperation. We find that when States have unlimited resources, slower State updating lead to more Citizen cooperation: by updating more slowly, States force Citizens to adapt to the legal punishment rules. When States depend on Citizens to finance their punishment activities, however, we find evidence of a ‘Goldilocks’ effect: optimal compliance is achieved when legal rules evolve at a critical evolutionary rate that is slow enough to force citizens to adapt, but fast enough to enable states to quickly respond to outbreaks of citizen lawlessness.

Due to the strong complexity of financial markets, economics does not have a unified theory of price formation in financial markets. The most common assumption is the Efficient-Market Hypothesis, which has been attacked by a number of researchers, using different tools. There were varying degrees to which these tools complied with the formal definitions of efficiency and predictability. In our earlier work, we analysed the predictability of stock returns at two time scales using the entropy rate, which can be directly linked to the mathematical definition of predictability. Nonetheless, none of the above-mentioned studies allow any general understanding of how the financial markets work, beyond disproving the Efficient-Market Hypothesis. In our previous study, we proposed the Maximum Entropy Production Principle, which uses the entropy rate to create a general principle underlying the price formation processes. Both of these studies show that the predictability of price changes is higher at the transaction level intraday scale than the scale of daily returns, but ignore all scales in between. In this study we extend these ideas using the multiscale entropy analysis framework to enhance our understanding of the predictability of price formation processes at various time scales.

New risk-based solvency requirements for insurance companies across European markets have been introduced by Solvency II and will come in force from 1 January 2016. These requirements, derived by a Standard Formula or an Internal Model, will be by far more risk-sensitive than the required solvency margin provided by the current legislation. In this regard, a Partial Internal Model for Premium Risk is developed here for a multi-line Non-Life insurer. We follow a classical approach based on a Collective Risk Model properly extended in order to consider not only the volatility of aggregate claim amounts but also expense volatility. To measure the effect of risk mitigation, suitable reinsurance strategies are pursued. We analyze how naïve coverage as conventional Quota Share and Excess of Loss reinsurance may modify the exact moments of the distribution of technical results. Furthermore, we investigate how alternative choices of commission rates in proportional treaties may affect the variability of distribution. Numerical results are also figured out in the last part of the paper with evidence of different effects for small and large companies. The main reasons for these differences are pointed out.

Baccara banque is a three-person zero-sum game parameterized by \(\theta\in(0,1)\). A study of the game by Downton and Lockwood claimed that the Nash equilibrium is of only academic interest. Their preferred alternative is what we call the independent cooperative equilibrium . However, this solution exists only for certain \(\theta\). A third solution, which we call the correlated cooperative equilibrium , always exists. Under a ''with replacement'' assumption as well as a simplifying assumption concerning the information available to one of the players, we derive each of the three solutions for all \(\theta\).

Examinations of the dynamics of daily returns and volatility in stock markets of the U.S., Hong Kong and mainland China (Shanghai and Shenzhen) over 2 January 2001 to 8 February 2013 suggest: (1) evidence of unidirectional return spillovers from the U.S. to the other three markets, but no spillover between Hong Kong and either of the two mainland China markets, (2) evidence of unidirectional ARCH and GARCH effects from the U.S. to the other three markets, (3) correlations of returns vary across markets, with the highest correlation of 93.5% between the two Chinese markets, medium correlation of 30% between mainland China and Hong Kong markets and low correlations of 6.4% and 7.2% between the U.S. and China’s two markets, thus, international investors may benefit by allocating their assets in China’s markets, (4) the patterns of dynamic conditional correlations from the DCC model suggest an increase in correlation between China and other stock markets since the most recent financial crisis of 2007.

In this paper, we study the impact of extreme events on the loan portfolios of the Greek banking system. These portfolios are grouped into three separate groups based on the size of the bank to which they belong, in particular, large, medium, and small size. A series of extreme scenarios was performed and the increase in capital requirements was calculated for each scenario based on the standardized and internal ratings approach of the Basel II accord. The results obtained show an increase of credit risk during the crisis periods, and the differentiation of risk depending on the size of the banking organization as well as the added capital that will be needed in order to hedge that risk. The execution of the scenarios aims at studying the effects which may be brought about on the capital of the three representative banks by the appearance of adverse events.

The classical Chow test for structural instability requires strictly exogenous regressors and a break-point specified in advance. In this paper, we consider two generalisations, the one-step recursive Chow test (based on the sequence of studentised recursive residuals) and its supremum counterpart, which relaxes these requirements. We use results on the strong consistency of regression estimators to show that the one-step test is appropriate for stationary, unit root or explosive processes modelled in the autoregressive distributed lags (ADL) framework. We then use the results in extreme value theory to develop a new supremum version of the test, suitable for formal testing of structural instability with an unknown break-point. The test assumes the normality of errors and is intended to be used in situations where this can be either assumed nor established empirically. Simulations show that the supremum test has desirable power properties, in particular against level shifts late in the sample and against outliers. An application to U.K. GDP data is given.

The aim of this paper is to study the evolution of the Romanian credit market between 2000 and 2012 by using a VECM (vector error correction model)-based) approach. A vector of four variables is selected: non-government credit, index of industrial production, stock market capitalization and lending rate, which are considered basic determinants of credit market from the demand side, according to economic theory. All series show clear I (1) behavior, demonstrated by the classical unit root tests. As a consequence, we follow the Johansen procedure to fit and calibrate a VEC model, which accurately describe both the short run and long run dynamics of the variables. Based on preparatory steps and further validation, two cointegration relationships are found. One of them is interpreted as the long-term equilibrium on the demand-side of the market, and the other one as the long-term equilibrium between the level of economic activity and the financing sector. Also, impulse response functions to innovations for each variable, together with their economic meaning, are given. The non-governmental credit seems to be unaffected by a shock in lending rate, one possible explanation being the prevalence of foreign currency denominated credit and the inelasticity of credit demand to variations in lending rates, due to exogenous factors.

Having as subject the labor market in the context of the contemporary world’s problems, this paper aims to make a theoretical and practical presentation of these concepts, which are relevant for the national and international literature. The first part, dealing with the state-of-the-art of the domain, aims to present these concepts from the perspective of many specialists in this field. The practical part of this article consists in a research based on the presentation of the labor market under the impact of the contemporary world’s problems. To support our line of reasoning, in our scientific approach we used a research based on the analysis of secondary sources, and as quantitative methods, we used: the simple linear regression and the public opinion poll. Among the contemporary world’s issues analyzed using the quantitative methods were: juvenile delinquency, violence against other peoples and population’s poverty rate. The hypothesis of this paper starts from the premise according to which lack of education generates intensification of the contemporary world’s problems, especially juvenile delinquency and poverty rate, these two having an impact upon the employment rate of the labor market, because potentially active people are convicted when referring to people above 18 years old and in special educational institutions when referring to people under 18. The most relevant conclusions of the research highlight the fact that between the labor market and the contemporary world’s problems there is interdependence, and not giving the appropriate importance to the contemporary world’s issues will generate irremediable difficulties in society.

It is commonly believed that women are more likely to seek advice than men, for example, on aspects of health or asking for directions when lost. This paper investigates whether women’s relatively greater propensity for advice seeking extends to important business decisions, specifically those involving corporate takeovers. Consistent with the evidence from other contexts, we show that the presence of female directors on target boards is positively and significantly associated with target boards seeking advice from top-ranked financial advisors. In contrast, we do not observe any significant association between the presence of female directors on bidder boards and their engagement of top-ranked financial advisors. We argue that the presence of a gender effect for target boards but not for bidder boards is consistent with less overconfident female versus male directors on bidder boards initiating fewer bids, higher litigation risk facing target boards for accepting too little, and the different type of advice sought by bidders and target firms.

Publicly provided long-term care (LTC) insurance with means-tested benefits is suspected to crowd out either private saving or informal care. This contribution predicts crowding-out effects for both private saving and informal care for policy measures designed to relieve the public purse from LTC expenditure such as more stringent means testing and increased taxation of inheritance. These effects result from the interaction of a parent who decides on the amount of saving in retirement and a caregiver who decides on the effort devoted to informal care which lowers the probability of admission to a nursing home. Double crowding-out effects are also found to be the consequence of exogenous influences, notably a higher opportunity cost of caregiving.

As a basis for information recovery in open dynamic microeconomic systems, we emphasize the connection between adaptive intelligent behavior, causal entropy maximization and self-organized equilibrium seeking behavior. This entropy-based causal adaptive behavior framework permits the use of information-theoretic methods as a solution basis for the resulting pure and stochastic inverse economic-econometric problems. We cast the information recovery problem in the form of a binary network and suggest information-theoretic methods to recover estimates of the unknown binary behavioral parameters without explicitly sampling the configuration-arrangement of the sample space.

The statistical distribution of financial returns plays a key role in evaluating Value-at-Risk using parametric methods. Traditionally, when evaluating parametric Value-at-Risk, the statistical distribution of the financial returns is assumed to be normally distributed. However, though simple to implement, the Normal distribution underestimates the kurtosis and skewness of the observed financial returns. This article focuses on the evaluation of the South African equity markets in a Value-at-Risk framework. Value-at-Risk is estimated on four equity stocks listed on the Johannesburg Stock Exchange, including the FTSE/JSE TOP40 index and the S &amp, P 500 index. The statistical distribution of the financial returns is modelled using the Normal Inverse Gaussian and is compared to the financial returns modelled using the Normal, Skew t-distribution and Student t-distribution. We then estimate Value-at-Risk under the assumption that financial returns follow the Normal Inverse Gaussian, Normal, Skew t-distribution and Student t-distribution and backtesting was performed under each distribution assumption. The results of these distributions are compared and discussed.

Insurance companies use conservative first order valuation bases to calculate insurance premiums and reserves. These valuation bases have a significant impact on the insurer’s solvency and on the premiums of the insurance products. Safety margins for systematic biometric and financial risk are in practice typically chosen as time-constant percentages on top of the best estimate transition intensities. We develop a risk-oriented method for the allocation of a total safety margin to the single safety margins at each point in time and each state. In a case study, we demonstrate the suitability of the proposed method in different frameworks. The results show that the traditional method yields an unwanted variability of the safety level with respect to time, whereas the variability can be significantly reduced by the new method. Furthermore, the case study supports the German 60 percent rule for the technical interest rate.

This paper discusses nonparametric kernel regression with the regressor being a \(d\)-dimensional \(\beta\)-null recurrent process in presence of conditional heteroscedasticity. We show that the mean function estimator is consistent with convergence rate \(\sqrt{n(T)h^{d}}\), where \(n(T)\) is the number of regenerations for a \(\beta\)-null recurrent process and the limiting distribution (with proper normalization) is normal. Furthermore, we show that the two-step estimator for the volatility function is consistent. The finite sample performance of the estimate is quite reasonable when the leave-one-out cross validation method is used for bandwidth selection. We apply the proposed method to study the relationship of Federal funds rate with 3-month and 5-year T-bill rates and discover the existence of nonlinearity of the relationship. Furthermore, the in-sample and out-of-sample performance of the nonparametric model is far better than the linear model.

This paper investigates the dynamic evolution of tail risk interdependence among U.S. banks, financial services and insurance sectors. Life and non-life insurers have been considered separately to account for their different characteristics. The tail risk interdependence measurement framework relies on the multivariate Student-t Markov switching (MS) model and the multiple-conditional value-at-risk (CoVaR) (conditional expected shortfall (CoES)) risk measures introduced in Bernardi et al. (2013), accounting for both the stylized facts of financial data and the contemporaneous multiple joint distress events. The Shapley value methodology is then applied to compose the puzzle of individual risk attributions, providing a synthetic measure of tail interdependence. Our empirical investigation finds that banks appear to contribute more to the tail risk evolution of all of the remaining sectors, followed by the financial services and the insurance sectors, showing that the insurance sector significantly contributes as well to the overall risk. We also find that the role of each sector in contributing to other sectors’ distress evolves over time according to the current predominant financial condition, implying different interdependence strength.

We develop networks of international stock market indices using information and correlation based measures. We use 83 stock market indices of a diversity of countries, as well as their single day lagged values, to probe the correlation and the flow of information from one stock index to another taking into account different operating hours. Additionally, we apply the formalism of partial correlations to build the dependency network of the data, and calculate the partial Transfer Entropy to quantify the indirect influence that indices have on one another. We find that Transfer Entropy is an effective way to quantify the flow of information between indices, and that a high degree of information flow between indices lagged by one day coincides to same day correlation between them.

This study investigates the valuation impact of a firm’s decision to cross list on a more (or less) prestigious stock exchange relative to its own domestic market. We use a network analysis methodology to derive broad market-based measures of prestige for 45 country or regional stock exchange destinations between 1990 and 2006. We find that firms cross listing in a more prestigious market enjoy significant valuation gains over the five-year period following the listing. In contrast, firms cross listing in less prestigious markets experience a significant valuation discount over this post-listing period. The reputation of the cross-border listing destinations is therefore a useful signal of firm value going forward. Our findings are consistent with the view that cross listing in a prestigious market enhances firm visibility, strengthens corporate governance, and lowers informational frictions and capital costs.

We study the structure of the rest points of signaling games and their dynamic behavior under selection-mutation dynamics by taking the case of three signals as our canonical example. Many rest points of the replicator dynamics of signaling games are not isolated and, therefore, not robust under perturbations. However, some of them attract open sets of initial conditions. We prove the existence of certain rest points of the selection-mutation dynamics close to Nash equilibria of the signaling game and show that all but the perturbed rest points close to strict Nash equilibria are dynamically unstable. This is an important result for the evolution of signaling behavior, since it shows that the second-order forces that are governed by mutation can increase the chances of successful signaling.

Research Paper Number: 225 Abstract: This paper examines a simple basis risk model based on correlated geometric Brownian motions. We apply quadratic criteria to minimize basis risk and hedge in an optimal manner. Initially, we derive the Follmer-Schweizer decomposition of a European claim. This allows pricing and hedging under the minimal martingale measure, corresponding to the local risk-minimizing strategy. Furthermore, since the mean-variance tradeoff process is deterministic in our setup, the minimal martingale- and variance-optimal martingale measures coincide. Consequently, the mean-variance optimal strategy is easily constructed. Simple closed-form pricing and hedging formulae for put and call options are derived. Due to market incompleteness, these formulae depend on the drift parameters of the processes. By making a further equilibrium assumption, we derive an approximate hedging formula, which does not require knowledge of these parameters. The hedging strategies are tested using Monte Carlo experiments, and are compared with recent results achieved using a utility maximization approach.