Nas últimas décadas a volatilidade transformou-se num conceito muito importante na área financeira, sendo utilizada para mensurar o risco de instrumentos financeiros. Neste trabalho, o foco de estudo é a modelagem da volatilidade, que faz referência à variabilidade dos retornos, sendo esta uma característica presente nas séries temporais financeiras. Como ferramenta fundamental da modelação usaremos o modelo GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity), que usa a heterocedasticidade condicional como uma medida da volatilidade. Considerar-se-ão duas características principais a ser modeladas com o propósito de obter um melhor ajuste e previsão da volatilidade, estas são: a assimetria e as caudas pesadas presentes na distribuição incondicional da série dos retornos. A estimação dos parâmetros dos modelos propostos será feita utilizando a abordagem Bayesiana com a metodologia MCMC (Markov Chain Monte Carlo) especificamente o algoritmo de Metropolis-Hastings. / In the last decades volatility has become a very important concept in the financial area, being used to measure the risk of financial instruments. In this work, the focus of study is the modeling of volatility, that refers to the variability of returns, which is a characteristic present in the financial time series. As a fundamental modeling tool, we used the GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity) model, which uses conditional heteroscedasticity as a measure of volatility. Two main characteristics will be considered to be modeled with the purpose of a better adjustment and prediction of the volatility, these are: heavy tails and an asymmetry present in the unconditional distribution of the return series. The estimation of the parameters of the proposed models is done by means of the Bayesian approach with an MCMC (Markov Chain Monte Carlo) methodology , specifically the Metropolis-Hastings algorithm.

A distribuição simplex, proposta por Barndor-Nielsen e Jørgensen (1991) é útil para a modelagem de dados contínuos no intervalo (0,1). Nesse trabalho, desenvolve-se o modelo de regressão simplex considerando-se ´ = h(X; ¯), sendo h(:; :) uma função arbitr ária. Denem-se os resíduos para o modelo considerado e obtêm-se correções assintóticas para resíduos do tipo Ri. A primeira correção proposta baseou-se na obtenção da expressão assintótica para a densidade dos resíduos de Pearson, corrigidos até ordem O(n¡1). Esses resíduos foram denidos de forma a terem a mesma distribuição dos resíduos verdadeiros de Pearson. Estudos de simulação mostraram que a distribuição empírica dos resíduos corrigidos pela densidade encontra-se mais próxima da distribuição dos verdadeiros resíduos de Pearson do que para o resíduo não corrigido de Pearson. A segunda correção proposta considera o método dos momentos. Geralmente, E(Ri) e Var(Ri) são diferentes de zero e um, respectivamente, por termos de ordem O(n¡1). Usando-se os resultados de Cox e Snell (1968), obtiveram-se as expressões aproximadas de ordem O(n¡1) para E(Ri) e Var(Ri). Um estudo de simulação está sendo realizado para avaliação da técnica proposta. A técnica desenvolvida no primeiro estudo, foi aplicada a dois conjuntos de dados, sendo o primeiro deles, dados sobre oxidação de amônia, considerando-se preditor linear e o outro sobre porcentagem de massa seca (MS) em grãos de milho, considerando-se preditor linear e não linear. Os resultados obtidos para os dados de oxidação de amônia, indicaram que o modelo com preditor linear está bem ajustado aos dados, considerando-se a exclusão de alguns possíveis pontos inuentes, sendo que a correção proposta, para a densidade dos resíduos, apresenta os melhores resultados. Observando-se os resultados para os dados de massa seca, os melhores resultados foram obtidos, considerando-se um dos modelos com preditor não linear. / The simplex distribution, proposed by Barndor-Nielsen e Jørgensen (1991) is useful for modeling continuous data in the (0,1) interval. In this work, we developed the simplex regression model, considering ´ = h(X; ¯), where h(:; :) is an arbitrary function. We dened the residuals to this model and obtained asymptotic corrections to residuals of the type Ri. The rst correction proposed, was based in obtaining the asymptotic expression for the density of Pearson residuals, corrected to order O(n¡1). These residuals were dened in order to have the same distribution of true Pearson residuals. Simulation studies showed that the empirical distribution of the modied residuals is closer to the distribution of the true Pearson residuals than the unmodied Pearson residuals. The second one, considers the method of moments. Generally E(Ri) and Var(Ri) are dierent from zero and one, respectively, by terms of order O(n¡1). Using the results of Cox and Snell (1968), we obtained the approximate expressions of order O(n¡1) for E(Ri) and Var(Ri). A simulation study is being conducted to evaluate the proposed technique. We applied the techniques in two data sets, the rst one, is a dataset of ammonia oxidation, considering linear predictor and the other one was the percentage of dry matter in maize, considering linear predictor and nonlinear. The results obtained for the oxidation ammonia data indicated that the model considering linear predictor, tted well to the data, if we consider the exclusion of some possible inuential points. The proposed correction for the density of Pearson residuals, showed better results. Observing the results for the dry matter data, the best results were obtained for a model with a specied nonlinear predictor.

Submitted by (ana.araujo@ufrpe.br) on 2016-08-01T19:24:52Z No. of bitstreams: 1 Leda Valeria Ramos Santana.pdf: 2437098 bytes, checksum: f1ab02f82d16ec8b95e0800f78ab7585 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-08-01T19:26:38Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Leda Valeria Ramos Santana.pdf: 2437098 bytes, checksum: f1ab02f82d16ec8b95e0800f78ab7585 (MD5) Previous issue date: 2014-02-17 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / Wind speed distribution depends on relief of a certain region, in the case of Brazilian Northeast (NE) there are four subregions with different characteristics of relief: Atlantic Rainforest zone, Agreste, North-Eastern Backlands and Northeast Mid North. Among probability distributions that were proposed for wind data, Weibull, General-ized Gamma and Rayleigh distributions were found to be most appropriate to model wind speed variability in many locations. In this work we analyze ERA-40 data, during the period 1958-2001, to evaluate which probability distribution is most suitable to describe temporal variability of wind speed in NE. ERA-40 is a re-analysis of meteor-ological observations from September 1958 to August 2002 produced by the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) in collaboration with many institutions. The data were produced using different sources such as radiosondes, ocean buoys, satellites and meteorological stations, and have temporal resolution of 6h and spatial resolution of 2.5ox2.5º. The two parameter Weibull distribution is found to be the best for modeling frequency distribution of wind speed data for most of the NE. The coastal zone is characterized by strongest winds and smallest temporal variability. These results can be used to evaluate the wind energy potential at NE and the influence of wind on various environmental phenomena as soil erosion, rainfall, dune formation and dispersion of seeds and poluents. / A distribuição da velocidade do vento depende do relevo de uma determinada região, no caso do Nordeste brasileiro são quatro sub-regiões com características de relevo distintas: Meio Norte, Sertão, Agreste e Zona da Mata. Entre as distribuições de probabilidade que foram propostas para dados de vento, a distribuição Weibull, Gama Generalizada e a Rayleigh são consideradas as mais apropriadas para modelar a variabilidade da velocidade do vento em muitos locais. Neste trabalho foram analisados dados da ERA-40, durante o período 1958-2001, para verificar que distribuição de probabilidade é mais adequada para descrever a variabilidade temporal da velocidade do vento no NE. A ERA-40 é uma re-análise de observações meteoro-lógica de Setembro de 1958 a Agosto de 2002 produzida pelo European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) em colaboração com muitas institui-ções. Os dados são produzidos usando diferentes fontes tais como radiossondas, boias oceânicas, satélites e estações meteorológicas. E tem resolução temporal é de 6 h e espacial de 2.5º x 2.5º. A distribuição Weibull de dois parâmetros é considera-da a melhor para modelar a distribuição de frequência dos dados da velocidade do vento para a maior parte do NE. A faixa litorânea é caracterizada por altas velocidades e baixa variabilidade temporal. Estes resultados podem ser usados para avaliar o potencial eólico do NE e, a influência do vento sobre vários fenômenos ambientais como erosão do solo, precipitação, formação de dunas, dispersão de sementes e poluentes.

Submitted by Marlene Santos (marlene.bc.ufg@gmail.com) on 2017-09-22T19:42:42Z No. of bitstreams: 2 Dissertação - Leandro Valerio Silva - 2017.pdf: 5149451 bytes, checksum: 3c193b0556f60d79c470ef940136aaf7 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Approved for entry into archive by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2017-09-25T11:46:04Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertação - Leandro Valerio Silva - 2017.pdf: 5149451 bytes, checksum: 3c193b0556f60d79c470ef940136aaf7 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Made available in DSpace on 2017-09-25T11:46:04Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertação - Leandro Valerio Silva - 2017.pdf: 5149451 bytes, checksum: 3c193b0556f60d79c470ef940136aaf7 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2017-03-25 / The aim of this study is to use control charts to monitor the ICMS revenue in Goias, Brazil. The autocorrelation of the data was removed by using symmetric autoregressive moving average (SYMARMA) models. The results showed that the Shewhart control chart obtained from the SYMARMA model, based on a conditional normal distribuition, presented the best result. / O objetivo principal deste estudo é construir gráficos de controle para o monitoramento da arrecadação de ICMS em Goiás. Para tal, foram utilizados modelos autoregressivos de médias móveis simétricos (SYMARMA) com a finalidade de eliminar a autocorrelação presente na série temporal dos recolhimentos de ICMS. Construíram-se gráficos de controle do tipo Shewhart, CUSUM e EWMA, a partir dos resíduos gerados pelo modelo SYMARMA. Os resultados demonstraram que o gráfico de controle de Shewhart construído a partir dos resíduos do modelo SYMARMA com distribuição normal condicional apresentou-se o mais de acordo com a realidade da arrecadação.

As relações de dependência entre variáveis aleatórias é um dos assuntos mais discutidos em probabilidade e estatística e a forma mais abrangente de estudar essas relações é por meio da distribuição conjunta. Nos últimos anos vem crescendo a utilização de cópulas para representar a estrutura de dependência entre variáveis aleatórias em uma distribuição multivariada. Contudo, ainda existe pouca literatura sobre cópulas quando as distribuições marginais são discretas. No presente trabalho será apresentada uma proposta não-paramétrica de estimação da distribuição conjunta bivariada de variáveis aleatórias discretas utilizando cópulas e polinômios de Bernstein. / The relations of dependence between random variables is one of the most discussed topics in probability and statistics and the best way to study these relationships is through the joint distribution. In the last years has increased the use of copulas to represent the dependence structure among random variables in a multivariate distribution. However, there is still little literature on copulas when the marginal distributions are discrete. In this work we present a non-parametric approach for the estimation of the bivariate joint distribution of discrete random variables using copulas and Bernstein polynomials.

Este trabalho tem como objetivo calcular intervalos de confiança para altos quantis oriundos de distribuições de caudas pesadas. Para isso, utilizamos os métodos da aproximação pela distribuição normal, razão de verossimilhanças, {\\it data tilting} e gama generalizada. Obtivemos, através de simulações, que os intervalos calculados a partir do método da gama generalizada apresentam probabilidades de cobertura bem próximas do nível de confiança, com amplitudes médias menores do que os outros três métodos, para dados gerados da distribuição Weibull. Todavia, para dados gerados da distribuição Fréchet, o método da razão de verossimilhanças fornece os melhores intervalos. Aplicamos os métodos utilizados neste trabalho a um conjunto de dados reais, referentes aos pagamentos de indenizações, em reais, de seguros de incêndio, de um determinado grupo de seguradoras no Brasil, no ano de 2003 / In this work, confidence intervals for high quantiles from heavy-tailed distributions were computed. More specifically, four methods, namely, normal approximation method, likelihood ratio method, data tilting method and generalised gamma method are used. A simulation study with data generated from Weibull distribution has shown that the generalised gamma method has better coverage probabilities with the smallest average length intervals. However, from data generated from Fréchet distribution, the likelihood ratio method gives the better intervals. Moreover, the methods used in this work are applied on a real data set from 1758 Brazilian fire claims

A modelagem da volatilidade desempenha um papel fundamental em Econometria. Nesta dissertação são estudados a generalização dos modelos autorregressivos condicionalmente heterocedásticos conhecidos como GARCH e sua principal generalização multivariada, os modelos DCC-GARCH (Dynamic Condicional Correlation GARCH). Para os erros desses modelos são consideradas distribuições de probabilidade possivelmente assimétricas e leptocúrticas, sendo essas parametrizadas em função da assimetria e do peso nas caudas, necessitando assim de estimar esses parâmetros adicionais aos modelos. A estimação dos parâmetros dos modelos é feita sob a abordagem Bayesiana e devido às complexidades destes modelos, métodos computacionais baseados em simulações de Monte Carlo via Cadeias de Markov (MCMC) são utilizados. Para obter maior eficiência computacional os algoritmos de simulação da distribuição a posteriori dos parâmetros são implementados em linguagem de baixo nível. Por fim, a proposta de modelagem e estimação é exemplificada com dois conjuntos de dados reais / The modeling of volatility plays a fundamental role in Econometrics. In this dissertation are studied the generalization of known autoregressive conditionally heteroscedastic (GARCH) models and its main principal multivariate generalization, the DCCGARCH (Dynamic Conditional Correlation GARCH) models. For the errors of these models are considered distribution of probability possibility asymmetric and leptokurtic, these being parameterized as a function of asymmetry and the weight on the tails, thus requiring estimate the models additional parameters. The estimation of parameters is made under the Bayesian approach and due to the complexities of these models, methods computer-based simulations Monte Carlo Markov Chain (MCMC) are used. For more computational efficiency of simulation algorithms of posterior distribution of the parameters are implemented in low-level language. Finally, the proposed modeling and estimation is illustrated with two real data sets

Nesta tese são propostas duas distribuições discretas: COM-Poisson correlacionada (CPC) e COM-Poisson generalizada parcialmente correlacionada (CPGPC). Também foram propostos modelos de regressão para a distribuição Poisson generalizada parcialmente correlacionada (PGPC) (proposto por Luceño (1995)). Calculamos a função massa de probabilidade (fmp) para todas as distribuições com duas parametrizações. As distribuições foram construídas usando a mesma expansão feita por (Luceño, 1995) na construção da distribuição Poisson generalizada parcialmente correlacionada. A distribuição CPC(l;f;r) é a mesma expansão da distribuição COM-Poisson zero inflacionada ZICMP(m;f;r). Para a distribuição CPGPC(l;f;r;L;K) foi determinada a função característica, função geradora de probabilidade, momentos e a estimação pelo método de máxima verossimilhança para as duas parametrizações. Fizemos a fmp, quantil e gerador de números aleatórios das distribuições citadas no programa R. / In this thesis two discrete distributions are proposed: Correlated COM-Poisson (CPC) and Generalized partially correlated COM-Poisson (CPGPC). We have also proposed regression models for the Generalized partially correlated Poisson distribution (PGPC) (proposed by Luceño (1995)). We calculated the probability mass function for all distributions with two parametrizations. The distributions were constructed using the same expansion made by Luceño (1995) in the construction of the correlated generalized Poisson distribution. The CPC(l;f;r) Correlated COM-Poisson distribution is the same expansion of the zero-inflated COM-Poisson distribution ZICMP(m;f;r). For the CPGPC(l;f;r;L;K) Generalized partially correlated COM-Poisson distribution, the characteristic function, probability-generating function, moments, and the maximum likelihood estimation for the two parametrizations were determined. We performed the probability mass function, quantile and random number generator of the distributions quoted in program R.

Este trabalho objetiva apresentar um estudo detalhado e sistemático de algumas condições de regularidade para inferências baseadas em máxima verossimilhança no modelo de regressão elíptico multivariado com parametrização geral proposto em Lemonte e Patriota (2011). O modelo em estudo tem vários modelos importantes como casos particulares, entre eles temos os modelos lineares e não lineares homocedásticos e heterocedásticos, modelos mistos, modelos heterocedásticos com erros nas variáveis e na equação, modelos multiníveis, entre outros. As condições de regularidade estudadas estão associadas à identificabilidade do modelo, à existência, à unicidade, à consistência e à normalidade assintótica dos estimadores de máxima verossimilhança (EMV) e à distribuição assintótica das estatísticas de testes. Para isso, são enunciadas as condições suficientes e formalizados os teoremas que garantem a existência, unicidade, consistência e normalidade assintótica dos EMV e a distribuição assintótica das estatísticas de teste usuais. Além disso, os resultados de cada teorema são comentados e as demonstrações são apresentadas com detalhes. Inicialmente, considerou-se o modelo sob a suposição de normalidade dos erros, para, na sequência, ser possível generalizar os resultados para o caso elíptico. A fim de exemplificar os resultados obtidos, foram verificadas, analiticamente, a validade de algumas condições e os resultados de alguns teoremas em casos particulares do modelo geral. Ademais, foi desenvolvido um estudo de simulação em que uma das condições é violada adotando o modelo heterocedástico com erros nas variáveis e na equação. Por meio de simulações de Monte Carlo foram avaliados os impactos sobre a consistência e normalidade assintótica dos EMV. / This work aims to present a detailed and systematic study of some regularity conditions for inferences based on maximum likelihood in the multivariate elliptic regression model with general parameterization proposed in Lemonte and Patriota (2011). The model under study has several important models as particular cases, among them we have the linear and non-linear homocedastic and heterocedastic models, mixed models, heterocedastic models with errors in the variables and in the equation, multilevel models, among others. The regularity conditions studied are associated with the identifiability of the model, existence, uniqueness, consistency and asymptotic normality of the maximum likelihood estimators (MLE) and the asymptotic distribution of some test statistics. Sufficient conditions are stated to guarantee the existence, unicity, consistency and asymptotic normality of the MLE and the asymptotic distribution of the usual test statistics. In addition, the results of each theorem are commented and the proof are presented in detail. Initially, the model was considered under the assumption of normality of the errors, and then the results were generalized for the elliptical case. In order to exemplify the attained results, some particular cases of the general model are analyzed analytically, the validity of some conditions and the results of some theorems are verified. In addition, a simulation study is developed with one of the conditions violated under the heterocedastic model with errors in the variables and in the equation. By means of Monte Carlo simulations, the impacts of this violation on the consistency and the asymptotic normality of the MLE are evaluated.

Utilizando tecnicas de espectroscopia-GAMA em linha e reacoes do tipo (hi, xnypGAMA) que populam estados de alto spin estudou-se a estrutura do nucleo duplamente impar ANTPOT.136 PR atraves das reacoes ANTPOT.123 SB (ANTPOT.16 O, 3n)ANTPOT.136 PR e ANTPOT.126 TE (ANTPOT.14 N 4n)ANTPOT.136 PR. Foram realizadas medidas de funcoes de excitacao em quatro energias, e coincidencias GAMA-GAMA-t e distribuicoes angulares em 69mev e 56mev, respectivamente, utilizando detetores hpge de alta resolucao (2kev) e alvos de isotopos enriquecidos de ANTPOT.123 SB (99%) e ANTPOT.126 TE (94%) com espessuras de aproximadamente 9mg/CENTIMETROS QUADRADOS. O esquema de niveis de energia do ANTPOT.136 PR evidencia duas bandas rotacionais que populam um estado isomerico com meia-vida de 92ns. A banda yrast e caracterizada por um staggering em seus niveis de energia, com transicoes m1 intensas e e2 fracas baseada na configuracao PI (h ind.11/2) IND.1/2 TETA NI (h ind.11/2) IND.9/2, de acordo com a sistematica da regiao de massa a=130, mostrando um pequeno energy splitting de 40kev. Na banda secundaria pressupoe-se a configuracao PI (d ind.5/2) IND.3/2 TETA NI (h ind.11/2) IND.11/2. Os resultados experimentais foram interpretados com base no cranked shell model que predizem deformacoes GAMA pequenas e negativas na regiao dos LA e PR / The structure of the doubly odd nucleus 136pr has been studied using techniques of on-line -spectroscopy with the reactions 123Sb (16O,3n) 136 Pr and 126Te(14 N,4n)136 Pr populating high spin states. The excitation functions were measured at four energies, and - t coincidences and angular distributions at 69MeV and 56MeV , respectively, using high resolution HPGe detectors (2keV) and targets of enriched isotopes of 123 Sb (99%) and 126Te (94%) with thicknesses of approximately 9mg/cm². The energy level scheme of 136Pr shows two rotational bands which populate one isomeric state with a half-life of 92s. The Yrast band is characterized by the staggering in energy levels with intense M1 transitions and weak E2 transitions, based on a configuration (h11/2)1/2 v(h11/2)9/2 in agreemment with the sistematics of the mass region A = 130. There is a small energy splitting of 40keV. For the secondary band a configuration n(d5/2)3/2 (h11/2)11/2 is possible. Experimental results were interpreted within the framework of the Cranked Shell Model which predicts small negative deformations in the La and Pr region.