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[en] MODELING NONLINEAR TIME SERIES WITH A TREE-STRUCTURED MIXTURE OF GAUSSIAN MODELS / [pt] MODELANDO SÉRIES TEMPORAIS NÃO-LINEARES ATRAVÉS DE UMA MISTURA DE MODELOS GAUSSIANOS ESTRUTURADOS EM ÁRVOREEDUARDO FONSECA MENDES 20 March 2007 (has links)
[pt] Neste trabalho um novo modelo de mistura de distribuições
é proposto, onde a estrutura da mistura é determinada por
uma árvore de decisão com transição suave. Modelos
baseados em mistura de distribuições são úteis para
aproximar distribuições condicionais desconhecidas de
dados multivariados. A estrutura em árvore leva a um
modelo que é mais simples, e em alguns casos mais
interpretável, do que os propostos anteriormente na
literatura. Baseando-se no algoritmo de Esperança-
Maximização (EM), foi derivado um estimador de quasi-
máxima verossimilhança. Além disso, suas propriedades
assintóticas são derivadas sob condições de
regularidades. Uma estratégia de crescimento da árvore,
do especifico para o geral, é também proposta para evitar
possíveis problemas de identificação. Tanto a estimação
quanto a estratégia de crescimento são avaliados em um
experimento Monte Carlo, mostrando que a teoria ainda
funciona para pequenas amostras. A habilidade de
aproximação universal é ainda analisada em experimentos
de simulação. Para concluir, duas aplicações com bases de
dados reais são apresentadas. / [en] In this work a new model of mixture of distributions is
proposed, where the mixing structure is determined by a
smooth transition tree architecture. Models based on
mixture of distributions are useful in order to approximate
unknown conditional distributions of multivariate data. The
tree structure yields a model that is simpler, and in some
cases more interpretable, than previous proposals in the
literature. Based on the Expectation-Maximization (EM)
algorithm a quasi-maximum likelihood estimator is derived
and its asymptotic properties are derived under mild
regularity conditions. In addition, a specific-to-general
model building strategy is proposed in order to avoid
possible identification problems. Both the estimation
procedure and the model building strategy are evaluated in
a Monte Carlo experiment, which give strong support for the
theorydeveloped in small samples. The approximation
capabilities of the model is also analyzed in a simulation
experiment. Finally, two applications with real datasets
are considered.
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[en] MULTIPLE IMPUTATION IN MULTIVARIATE NORMAL DATA VIA A EM TYPE ALGORITHM / [pt] UM ALGORITMO - EM - PARA IMPUTAÇÃO MÚLTIPLA DE DADOS CENSURADOSFABIANO SALDANHA GOMES DE OLIVEIRA 05 July 2002 (has links)
[pt] Construímos um algoritmo tipo EM para estimar os parâmetros
por máxima verossimilhança. Os valores imputados são
calculados pela média condicional sujeito a ser
maior (ou menor) do que o valor observado. Como a estimação
é por máxima verossimilhança, a matriz de informação
permite o cálculo de intervalos de confiança para
os parâmetros e para os valores imputados. Fizemos
experiência com dados simulados e há também um estudo de
dados reais (onde na verdade a hipótese de normalidade não
se aplica). / [en] An EM algorithm was developed to parameter estimation of a
multivariate truncate normal distribution. The multiple
imputation is evaluated by the conditional expectation
becoming the estimated values greater or lower than the
observed value. The information matrix gives the confident
interval to the parameter and values estimations.
The proposed algorithm was tested with simulated and real
data (where the normality is not followed).
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[pt] COMPARAÇÃO DE MÉTODOS DE MICRO-DADOS E DE TRIÂNGULO RUN-OFF PARA PREVISÃO DA QUANTIDADE IBNR / [en] COMPARISON OF METHODS OF MICRO-DATA AND RUN-OFF TRIANGLE FOR PREDICTION AMOUNT OF IBNR19 May 2014 (has links)
[pt] A reserva IBNR é uma reserva de suma importância para as seguradoras. Seu cálculo tem sido realizado por métodos, em sua grande maioria, determinísticos, tradicionalmente aplicados a informações de sinistros agrupadas num formato particular intitulado triangulo de run-off. Esta forma de cálculo foi muito usada por décadas por sua simplicidade e pela limitação da capacidade de processamento computacional existente. Hoje, com o grande avanço dessa capacidade, não haveria necessidade de deixar de investigar informações relevantes que podem ser perdidas com agrupamento dos dados. Muitas são as deficiências dos métodos tradicionais apontadas na literatura e o uso de informação detalhada tem sido apontado por alguns artigos como a fonte para superação dessas deficiências. Outra busca constante nas metodologias propostas para cálculo da IBNR é pela obtenção de boas medidas de precisão das estimativas obtidas por eles. Neste ponto, sobre o uso de dados detalhados, há a expectativa de obtenção de medidas de precisão mais justas, já que se tem mais dados. Inspirada em alguns artigos já divulgados com propostas
para modelagem desses dados não agrupados esta dissertação propõe um novo modelo, avaliando sua capacidade de predição e ganho de conhecimento a respeito do processo de ocorrência e aviso de sinistros frente ao que se pode obter a partir dos métodos tradicionais aplicados à dados de quantidade para obtenção da quantidade de sinistros IBNR e sua distribuição. / [en] The IBNR reserve is a reserve of paramount importance for insurers. Its calculation has been accomplished by methods, mostly, deterministic, traditionally applied to claims grouped information in a particular format
called run-off triangle . This method of calculation was very adequate for decades because of its simplicity and the limited computational processing capacity existing in the past. Today, with the breakthrough of this capacity, no waiver to investigating relevant information that may be lost with grouping data would be need. Many flaws of the traditional methods has been mentioned in the literature and the use of detailed information has been pointed as a form of overcoming these deficiencies. Another frequent aim in methodologies proposed for the calculation of IBNR is get a good measure of the accuracy of the estimates obtained by them and that is another expectation about the use of detailed data, since if you got more data you could get better measures. Inspired by some articles already published with proposals for modeling such not grouped data, this dissertation proposes a new model and evaluate its predictive ability and gain of knowledge about the process of occurrence and notice of the claim against that one can get from the traditional methods applied to data of amount of claims for obtain the amount of IBNR claims and their distribution.
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