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Advances on the Birnbaum-Saunders distribution / Avanços na distribuição Birnbaum-SaundersNakamura, Luiz Ricardo 26 August 2016 (has links)
The Birnbaum-Saunders (BS) distribution is the most popular model used to describe lifetime process under fatigue. Throughout the years, this distribution has received a wide ranging of applications, demanding some more flexible extensions to solve more complex problems. One of the most well-known extensions of the BS distribution is the generalized Birnbaum- Saunders (GBS) family of distributions that includes the Birnbaum-Saunders special-case (BSSC) and the Birnbaum-Saunders generalized t (BSGT) models as special cases. Although the BS-SC distribution was previously developed in the literature, it was never deeply studied and hence, in this thesis, we provide a full Bayesian study and develop a tool to generate random numbers from this distribution. Further, we develop a very flexible regression model, that admits different degrees of skewness and kurtosis, based on the BSGT distribution using the generalized additive models for location, scale and shape (GAMLSS) framework. We also introduce a new extension of the BS distribution called the Birnbaum-Saunders power (BSP) family of distributions, which contains several special or limiting cases already published in the literature, including the GBS family. The main feature of the new family is that it can produce both unimodal and bimodal shapes depending on its parameter values. We also introduce this new family of distributions into the GAMLSS framework, in order to model any or all the parameters of the distribution using parametric linear and/or nonparametric smooth functions of explanatory variables. Throughout this thesis we present five different applications in real data sets in order to illustrate the developed theoretical results. / A distribuição Birnbaum-Saunders (BS) é o modelo mais popular utilizado para descrever processos de fadiga. Ao longo dos anos, essa distribuição vem recebendo aplicações nas mais diversas áreas, demandando assim algumas extensões mais flexíveis para resolver problemas mais complexos. Uma das extensões mais conhecidas na literatura é a família de distribuições Birnbaum-Saunders generalizada (GBS), que inclui as distribuições Birnbaum-Saunders casoespecial (BS-SC) e Birnbaum-Saunders t generalizada (BSGT) como modelos especiais. Embora a distribuição BS-SC tenha sido previamente desenvolvida na literatura, nunca foi estudada mais profundamente e, assim, nesta tese, um estudo bayesiano é desenvolvido acerca da mesma além de um novo gerador de números aleatórios dessa distribuição ser apresentado. Adicionalmente, um modelo de regressão baseado na distribuição BSGT é desenvolvido utilizando-se os modelos aditivos generalizados para locação, escala e forma (GAMLSS), os quais apresentam grande flexibilidade tanto para a assimetria como para a curtose. Uma nova extensão da distribuição BS também é apresentada, denominada família de distribuições Birnbaum-Saunders potência (BSP), que contém inúmeros casos especiais ou limites já publicados na literatura, incluindo a família GBS. A principal característica desta nova família é que ela é capaz de produzir formas tanto uni como bimodais dependendo do valor de seus parâmetros. Esta nova família também é introduzida na estrutura dos modelos GAMLSS para fornecer uma ferramenta capaz de modelar todos os parâmetros da distribuição como funções lineares e/ou não-lineares suavizadas de variáveis explicativas. Ao longo desta tese são apresentadas cinco diferentes aplicações em conjuntos de dados reais para ilustrar os resultados teóricos obtidos.
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Regressão não-paramétrica com erros correlacionados via ondaletas. / Non-parametric regression with correlated errors using waveletsPorto, Rogério de Faria 03 October 2008 (has links)
Nesta tese, são obtidas taxas de convergência a zero, do risco de estimação obtido com regressão não-paramétrica via ondaletas, quando há erros correlacionados. Quatro métodos de regressão não-paramétrica via ondaletas, com delineamento desigualmente espaçado são estudados na presença de erros correlacionados, oriundos de processos estocásticos. São apresentadas condições sobre os erros e adaptações aos procedimentos necessárias à obtenção de taxas de convergência quase minimax, para os estimadores. Sempre que possível são obtidas taxas de convergência para os estimadores no domínio da função, sob condições bastante gerais a respeito da função a ser estimada, do delineamento e da correlação dos erros. Mediante estudos de simulação, são avaliados os comportamentos de alguns métodos propostos quando aplicados a amostras finitas. Em geral sugere-se usar um dos procedimentos estudados, porém aplicando-se limiares por níveis. Como a estimação da variância dos coecientes de detalhes pode ser problemática em alguns casos, também se propõe um procedimento iterativo semi-paramétrico geral para métodos que utilizam ondaletas, na presença de erros em séries temporais. / In this thesis, rates of convergence to zero are obtained for the estimation risk, for non-parametric regression using wavelets, when the errors are correlated. Four non-parametric regression methods using wavelets, with un-equally spaced design are studied in the presence of correlated errors, that come from stochastic processes. Conditions on the errors and adaptations to the procedures are presented, so that the estimators achieve quasi-minimax rates of convergence. Whenever is possible, rates of convergence are obtained for the estimators in the domain of the function, under mild conditions on the function to be estimated, on the design and on the error correlation. Through simulation studies, the behavior of some of the proposed methods is evaluated, when used on finite samples. Generally, it is suggested to use one of the studied methods, however applying thresholds by level. Since the estimation of the detail coecients can be dicult in some cases, it is also proposed a general semi-parametric iterative procedure, for wavelet methods in the presence of time-series errors.
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Regressão não-paramétrica com erros correlacionados via ondaletas. / Non-parametric regression with correlated errors using waveletsRogério de Faria Porto 03 October 2008 (has links)
Nesta tese, são obtidas taxas de convergência a zero, do risco de estimação obtido com regressão não-paramétrica via ondaletas, quando há erros correlacionados. Quatro métodos de regressão não-paramétrica via ondaletas, com delineamento desigualmente espaçado são estudados na presença de erros correlacionados, oriundos de processos estocásticos. São apresentadas condições sobre os erros e adaptações aos procedimentos necessárias à obtenção de taxas de convergência quase minimax, para os estimadores. Sempre que possível são obtidas taxas de convergência para os estimadores no domínio da função, sob condições bastante gerais a respeito da função a ser estimada, do delineamento e da correlação dos erros. Mediante estudos de simulação, são avaliados os comportamentos de alguns métodos propostos quando aplicados a amostras finitas. Em geral sugere-se usar um dos procedimentos estudados, porém aplicando-se limiares por níveis. Como a estimação da variância dos coecientes de detalhes pode ser problemática em alguns casos, também se propõe um procedimento iterativo semi-paramétrico geral para métodos que utilizam ondaletas, na presença de erros em séries temporais. / In this thesis, rates of convergence to zero are obtained for the estimation risk, for non-parametric regression using wavelets, when the errors are correlated. Four non-parametric regression methods using wavelets, with un-equally spaced design are studied in the presence of correlated errors, that come from stochastic processes. Conditions on the errors and adaptations to the procedures are presented, so that the estimators achieve quasi-minimax rates of convergence. Whenever is possible, rates of convergence are obtained for the estimators in the domain of the function, under mild conditions on the function to be estimated, on the design and on the error correlation. Through simulation studies, the behavior of some of the proposed methods is evaluated, when used on finite samples. Generally, it is suggested to use one of the studied methods, however applying thresholds by level. Since the estimation of the detail coecients can be dicult in some cases, it is also proposed a general semi-parametric iterative procedure, for wavelet methods in the presence of time-series errors.
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Estratégias de momentum no mercado cambialSilva, Kesley Leandro da 15 February 2016 (has links)
Submitted by Kesley Leandro da Silva (kesley.leandro@gmail.com) on 2016-03-10T17:32:09Z
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Att on 2016-03-10T21:57:30Z (GMT) / Submitted by Kesley Leandro da Silva (kesley.leandro@gmail.com) on 2016-03-11T15:24:37Z
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Previous issue date: 2016-02-15 / Utilizo dados semanais para investigar a lucratividade de estratégias de momentum no mercado de câmbio baseadas em dois diferentes métodos de extração da tendência, possivelmente não linear. Comparo a performance com as tradicionais regras de médias móveis, método linear bastante utilizado pelos profissionais do mercado. Eu encontro que o desempenho de todas as estratégias é extremamente sensível à escolha da moeda, às defasagens utilizadas e ao critério de avaliação escolhido. A despeito disso, as moedas dos países do G10 apresentam resultados médios melhores com a utilização dos métodos não lineares, enquanto as moedas dos países emergentes apresentam resultados mistos. Adoto também uma metodologia para o gerenciamento do risco das estratégias de momentum, visando minimizar as 'grandes perdas'. Ela tem êxito em diminuir as perdas máximas semanais, o desvio-padrão, a assimetria e curtose para a maior parte das moedas em ambas as estratégias. Quanto ao desempenho, as operações baseadas no filtro HP com gestão do risco apresentam retornos e índices de Sharpe maiores para cerca de 70% das estratégias, enquanto as baseadas na regressão não paramétrica apresentam resultados melhores para cerca de 60% das estratégias. / I use weekly data to investigate the profitability of momentum strategies in the currency market based on two different methods of trending extraction, possibly nonlinear. I compare the performance with the traditional moving averages rules, linear method of trading broadly used by market professionals. I find that the performance of all strategies is extremely sensitive to the choice of currency, lags parameters and the evaluation criteria. Nevertheless, the G10 currencies show better average results with the nonlinear methods, while the emerging market currencies show mixed results. I also adopt a methodology for managing the risk of momentum strategies to minimize the “worst crashes”. It works to lower the maximum weekly losses, the standard deviation, the skewness and the kurtosis for most currencies in both strategies. In terms of performance, HP filter with risk-managed momentum shows higher return and Sharpe ratio for about 70% the observations, while those based on nonparametric regression show higher numbers for about 60% the observations.
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Advances on the Birnbaum-Saunders distribution / Avanços na distribuição Birnbaum-SaundersLuiz Ricardo Nakamura 26 August 2016 (has links)
The Birnbaum-Saunders (BS) distribution is the most popular model used to describe lifetime process under fatigue. Throughout the years, this distribution has received a wide ranging of applications, demanding some more flexible extensions to solve more complex problems. One of the most well-known extensions of the BS distribution is the generalized Birnbaum- Saunders (GBS) family of distributions that includes the Birnbaum-Saunders special-case (BSSC) and the Birnbaum-Saunders generalized t (BSGT) models as special cases. Although the BS-SC distribution was previously developed in the literature, it was never deeply studied and hence, in this thesis, we provide a full Bayesian study and develop a tool to generate random numbers from this distribution. Further, we develop a very flexible regression model, that admits different degrees of skewness and kurtosis, based on the BSGT distribution using the generalized additive models for location, scale and shape (GAMLSS) framework. We also introduce a new extension of the BS distribution called the Birnbaum-Saunders power (BSP) family of distributions, which contains several special or limiting cases already published in the literature, including the GBS family. The main feature of the new family is that it can produce both unimodal and bimodal shapes depending on its parameter values. We also introduce this new family of distributions into the GAMLSS framework, in order to model any or all the parameters of the distribution using parametric linear and/or nonparametric smooth functions of explanatory variables. Throughout this thesis we present five different applications in real data sets in order to illustrate the developed theoretical results. / A distribuição Birnbaum-Saunders (BS) é o modelo mais popular utilizado para descrever processos de fadiga. Ao longo dos anos, essa distribuição vem recebendo aplicações nas mais diversas áreas, demandando assim algumas extensões mais flexíveis para resolver problemas mais complexos. Uma das extensões mais conhecidas na literatura é a família de distribuições Birnbaum-Saunders generalizada (GBS), que inclui as distribuições Birnbaum-Saunders casoespecial (BS-SC) e Birnbaum-Saunders t generalizada (BSGT) como modelos especiais. Embora a distribuição BS-SC tenha sido previamente desenvolvida na literatura, nunca foi estudada mais profundamente e, assim, nesta tese, um estudo bayesiano é desenvolvido acerca da mesma além de um novo gerador de números aleatórios dessa distribuição ser apresentado. Adicionalmente, um modelo de regressão baseado na distribuição BSGT é desenvolvido utilizando-se os modelos aditivos generalizados para locação, escala e forma (GAMLSS), os quais apresentam grande flexibilidade tanto para a assimetria como para a curtose. Uma nova extensão da distribuição BS também é apresentada, denominada família de distribuições Birnbaum-Saunders potência (BSP), que contém inúmeros casos especiais ou limites já publicados na literatura, incluindo a família GBS. A principal característica desta nova família é que ela é capaz de produzir formas tanto uni como bimodais dependendo do valor de seus parâmetros. Esta nova família também é introduzida na estrutura dos modelos GAMLSS para fornecer uma ferramenta capaz de modelar todos os parâmetros da distribuição como funções lineares e/ou não-lineares suavizadas de variáveis explicativas. Ao longo desta tese são apresentadas cinco diferentes aplicações em conjuntos de dados reais para ilustrar os resultados teóricos obtidos.
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