Orientador: Prof. Dr. David Corrêa Martins Júnior / Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do ABC, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, 2017.

Existe uma grande e crescente literatura sobre especificação e estimação de fronteiras de produção e, portanto, de eficiência de unidades produtivas. Nesta tese, o foco esta sobre modelos de fronteiras determinísticas, os quais são baseados na hipótese de que os dados observados pertencem ao conjunto tecnológico. Dentre os modelos estatísticos e estimadores para fronteiras determinísticas existentes, uma abordagem promissora e a adotada por Martins-Filho e Yao (2007). Esses autores propõem um procedimento de estimação composto por três estágios. Esse estimador e de fácil implementação, visto que envolve procedimentos não-paramétricos bem conhecidos. Além disso, o estimador possui características desejáveis vis-à-vis estimadores para fronteiras determinísticas tradicionais como DEA e FDH. Nesta tese, três artigos, que melhoram o modelo proposto por Martins-Filho e Yao (2007), sao propostos. No primeiro artigo, o procedimento de estimação desses autores e melhorado a partir de uma variação do estimador exponencial local, proposto por Ziegelmann (2002). Demonstra-se que estimador proposto a consistente e assintoticamente normal. Além disso, devido ao estimador exponencial local, estimativas potencialmente negativas para a função de variância condicional, que poderiam prejudicar a aplicabilidade do estimador proposto por Martins-Filho e Yao, são evitadas. No segundo artigo, e proposto um método original para estimação de fronteiras de produção em apenas dois estágios. E mostrado que se pode eliminar o segundo estágio proposto por Martins-Filho e Yao, assim como, eliminar o segundo estagio proposto no primeiro artigo desta tese. Em ambos os casos, a estimação do mesmo modelo de fronteira de produção requer três estágios, sendo versões diferentes para o segundo estagio. As propriedades assintóticas do estimador proposto são analisadas, mostrando-se consistência e normalidade assintótica sob hipóteses razoáveis. No terceiro artigo, a proposta uma variação semi-paramétrica do modelo estudado no segundo artigo. Reescreve-se aquele modelo de modo que se possa estimar a fronteira de produção e a eficiência de unidades produtivas no contexto de múltiplos insumos, sem incorrer no curse of dimensionality. A abordagem adotada coloca o modelo na estrutura de modelos aditivos, a partir de hipóteses sobre como os insumos se combinam no processo produtivo. Em particular, considera-se aqui os casos de insumos aditivos e insumos multiplicativos, os quais são amplamente considerados em teoria econômica e aplicações. Estudos de Monte Carlo são apresentados em todos os artigos, afim de elucidar as propriedades dos estimadores propostos em amostras finitas. Além disso, estudos com dados reais são apresentados em todos os artigos, nos quais são estimador rankings de eficiência para uma amostra de departamentos policiais dos EUA, a partir de dados sobre criminalidade daquele país. / There exists a large and growing literature on the specification and estimation of production frontiers and therefore efficiency of production units. In this thesis we focus on deterministic production frontier models, which are based on the assumption that all observed data lie in the technological set. Among the existing statistical models and estimators for deterministic frontiers, a promising approach is that of Martins-Filho and Yao (2007). They propose an estimation procedure that consists of three stages. Their estimator is fairly easy to implement as it involves standard nonparametric procedures. In addition, it has a number of desirable characteristics vis-a-vis traditional deterministic frontier estimators as DEA and FDH. In this thesis we propose three papers that improve the model proposed in Martins-Filho and Yao (2007). In the first paper we improve their estimation procedure by adopting a variant of the local exponential smoothing proposed in Ziegelmann (2002). Our estimator is shown to be consistent and asymptotically normal. In addition, due to local exponential smoothing, potential negativity of conditional variance functions that may hinder the use of Martins-Filho and Yao's estimator is avoided. In the second paper we propose a novel method for estimating production frontiers in only two stages. (Continue). There we show that we can eliminate the second stage of Martins-Filho and Yao as well as of our first paper, where estimation of the same frontier model requires three stages under different versions for the second stage. We study asymptotic properties showing consistency andNirtnin, asymptotic normality of our proposed estimator under standard assumptions. In the third paper we propose a semiparametric variation of the frontier model studied in the second paper. We rewrite that model allowing for estimating the production frontier and efficiency of production units in a multiple input context without suffering the curse of dimensionality. Our approach places that model within the framework of additive models based on assumptions regarding the way inputs combine in production. In particular, we consider the cases of additive and multiplicative inputs, which are widely considered in economic theory and applications. Monte Carlo studies are performed in all papers to shed light on the finite sample properties of the proposed estimators. Furthermore a real data study is carried out in all papers, from which we rank efficiency within a sample of USA Law Enforcement agencies using USA crime data.

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:26:06Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2011-02-25Bitstream added on 2014-06-13T19:12:54Z : No. of bitstreams: 1 terakado_apn_me_jabo.pdf: 667390 bytes, checksum: 399d8e8c22f913c5f186b90a10416c4e (MD5) / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) / Os objetivos deste estudo foram estimar associações genéticas entre o perímetro escrotal obtido aos 9 (PE9), 12 (PE12) e 18 meses de idade (PE18) e características reprodutivas medidas diretamente em novilhas tais como: idade ao primeiro parto (IPP), ocorrência de prenhez aos 16 meses de idade (Pr16) e reconcepção de fêmeas primíparas (REC), utilizando inferência Bayesiana, com intuito de verificar a possibilidade de incluí-las como critérios de seleção em programas de melhoramento genético de bovinos de corte. Foram analisados 158.148 dados de animais da raça Nelore, nascidos entre 1990 e 2006 e pertencentes ao arquivo zootécnico da Agropecuária Jacarezinho Ltda., localizada no município de Valparaíso, São Paulo. Foram realizadas análises uni e bi-características. Em análises bicaracterísticas, as estimativas de herdabilidade foram iguais a 0,22±0,05; 0,39±0,09; 0,20±0,06; 0,20±0,01; 0,54±0,03 e 0,17±0,03 para PE9, PE12, PE18, IPP, Pr16 e REC, respectivamente. As correlações genéticas estimadas entre PE9 e IPP, Pr16 e REC foram de -0,48±0,13; 0,51±0,13 e 0,02±0,19, respectivamente. As correlações genéticas entre PE12 e IPP, Pr16 e REC foram de -0,41±0,12; 0,35±0,12 e -0,16±0,17, respectivamente. As correlações genéticas entre PE18 e IPP, Pr16 e REC foram de - 0,29±0,13; 0,28±0,14 e -0,03±0,18, respectivamente. Esses resultados sugerem que a seleção de animais com maior perímetro escrotal, principalmente aos 12 meses de idade deverá ocasionar maior ocorrência de prenhez aos 16 meses e menor idade ao primeiro parto em fêmeas da raça Nelore / The objectives of this study were estimate genetic associations between scrotal circumference obtained at 9 (SC9),12 (SC12) and 18 months of age (SC18) and reproductive traits measured directly in heifers as: age at first calving (AFC) occurrence of pregnancy at 16 months of age (HP16) and heifers subsequent rebreeding (HSR), using Bayesian inference, in order to verify the possibility of including them as criteria for selection in breeding programs for beef cattle. It were analyzed 158,148 records from Nelore cattle, born between 1990 and 2006 and belonging to Agropecuária Jacarezinho Ltda., located in Valparaíso council, São Paulo state. Single and two-trait analyses were accomplished. In two-trait analysis, the heritability estimates were equal to 0.22 ± 0.05, 0.39 ± 0.09, 0.20 ± 0.06, 0.20 ± 0.01, 0.54 ± 0.03, and 0.17 ± 0.03 for SC9, SC12, SC18, AFC, HP16 and HSR, respectively. The genetic correlation between AFC and SC9, HP16 and HSR were -0.48±0,13, 0.51±0,13 and 0.02±0,19, respectively. Genetic correlations between SC12 and AFC, HP16 and REC were -0.41±0,12, 0.35±0,12 and - 0.16±0,17, respectively. Genetic correlations between SC18 and AFC, HP16 and HSR were -0.29±0,13, 0.28±0,14 and -0.03±0,18, respectively. These results suggest that selection of animals with larger scrotal circumference, especially at 12 months of age should result in a higher incidence of pregnancy at 16 months and a decrease in age at first calving in Nellore females

Made available in DSpace on 2016-06-02T20:04:51Z (GMT). No. of bitstreams: 1 4292.pdf: 1258858 bytes, checksum: c7d8d771d500d5ab8d54fbaae144001b (MD5) Previous issue date: 2012-02-07 / Financiadora de Estudos e Projetos / In this work we present a Bayesian analysis for bivariate survival data in the presence of a covariate and censored observations. We propose a bivariate distribution for the bivariate survival times based on the Farlie-Gumbel-Morgenstern (FGM) copula to model data with weak dependence. Some survival models with and without cure rate have been assumed for the marginal distributions. For inferential purpose a Bayesian approach via Markov Chain Monte Carlo (MCMC) was considered. Further, some discussions on model selection criteria are given and comparisons with other copula models were performed. To detect influential observations in the data we consider a Bayesian case deletion influence diagnostics based on the -divergence. The OpenBUGS and R systems were used to simulate samples of the posterior distribution. Numerical illustrations are presented considering artificial and real data sets. / Neste trabalho apresentamos uma análise bayesiana para dados de sobrevivência bivariados na presença de covariáveis e observações censuradas. Propomos uma distribuição bivariada para os tempos de sobrevivência baseada na cópula de Farlie- Gumbel-Morgenstern (FGM) para modelar dados com fraca dependência. Alguns modelos de sobrevivência com e sem fração de cura foram assumidos para as distribuições marginais. Para fins inferenciais foi considerada uma abordagem bayesiana usando métodos Monte Carlo em Cadeias de Markov (MCMC). Além disso, algumas discussões sobre os critérios de seleção de modelos são apresentadas e comparações com outras cópulas foram realizadas. A fim de detectar observações influentes nos dados analisados foi utilizado o método bayesiano de análise de influência caso a caso baseado na divergência. Os sistemas OpenBUGS e R foram utilizados para simular amostras da distribuição a posteriori de interesse. Ilustrações numéricas são apresentadas considerando conjunto de dados artificiais e reais.

Made available in DSpace on 2016-06-02T20:05:59Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DissAKS.pdf: 566811 bytes, checksum: b01be331b665ab0824c5ab32218e4354 (MD5) Previous issue date: 2007-06-27 / Financiadora de Estudos e Projetos / The basic result of a soccer game is the final scoreboard, which can be seen as a bivariate random vector. Theoretically and based on existent literature we can argue that the number of marked gols by a team in a game obeys a (univariate) Poisson distribution. Thus, the Bivariate Poisson distributions are studied, in special for the class "of Holgate" (1964). Using as information the recent results of the teams, whose confrontation we want to model, several methods were used for parameters estimation of the Bivariate Poisson class "of Holgate". The idea is to use procedures that supply the probabilities of occurrence of placares, so that thus the probability of the occurrence of a certain result (team home´s victory, draw or defeat) can be calculated properly. The parameters of Bivariate Poisson distribution "of Holgate" are assumed to have a dependence factors, such as attack, defense and field, that possibly explain the numbers of goals. / O resultado básico de uma partida de futebol é o seu placar …nal, que pode ser visto como um vetor aleatório bivariado. Teoricamente e baseando-se na literatura existente podemos argumentar que o número de gols marcados por um time em uma dada partida obedeça a uma distribuição (univariada) de Poisson. Assim, são estudadas as distribuições de Poisson Bivariadas, com destaque para a classe "de Holgate" (1964). Utilizando como informações os resultados recentes dos times, cujo confronto se queira modelar, foram utilizados vários métodos para a estimação de parâmetros da densidade da classe Poisson Bivariada "de Holgate". A idéia é considerar procedimentos que forneçam as probabilidades de ocorrência de placares, para que assim a probabilidade da ocorrência de um determinado resultado (vitória do time mandante, empate ou derrota) possa ser obtido. Os parâmetros da distribuição de Poisson Bivariada "de Holgate" são assumidos terem dependência de fatores, tais como ataque, defesa e campo, que possivelmente explicam os números de gols feitos.

Made available in DSpace on 2016-06-02T20:06:03Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2410.pdf: 5430269 bytes, checksum: 6eb0e35f94b3108e492df5a93a5b0c34 (MD5) Previous issue date: 2008-02-15 / Important advances have been achieved in the granting of credit, however, the problem of identifying good customers for the granting of credit does not provide a definitive solution. Several techniques were presented and are being developed, each presents its characteristics, advantages and disadvantages as to their discrimination power, robustness, ease of implementation and possibility of interpretation. This work presents three techniques for the classification of defaults in models of Credit Score, Classical Logistic Regression, Bayesian Logistic Regression with no prior information and Artificial Neural Networks with a few different architectures. The main objective of the study is to compare the performance of these techniques in the identification of customers default. For this, four metrics were used for comparison of models: predictive capacity, ROC Curve, Statistics of Kolmogorov Smirnov and capacity of hit models. Two data bases were used, an artificial bank and a real bank. The database was constructed artificially based on an article by Breiman that generates the explanatory variables from a multivariate normal distribution and the actual database used is a problem with Credit Score of a financial institution that operates in the retail Brazilian market more than twenty years. / Importantes avanços vêm sendo conquistados na área de concessão de crédito, não obstante, o problema de identificação de bons clientes para a concessão de crédito não apresenta uma solução definitiva. Diversas técnicas foram apresentadas e vêm sendo desenvolvidas, cada uma apresenta suas características, com vantagens e desvantagens no tocante ao seu poder de discriminação, robustez, facilidade de implementação e possibilidade de interpretação. Este trabalho apresenta três técnicas para a classificação de inadimplência em modelos de Credit Score, Regressão Logística Clássica, Regressão Logística Bayesiana com priori não informativa e Redes Neurais Artificiais com algumas diferentes arquiteturas. O objetivo principal do trabalho é comparar o desempenho destas técnicas na identificação de clientes inadimplentes. Para isto, Foram utilizadas quatro métricas para a comparação dos modelos: Capacidade Preditiva, Curva ROC, Estatística de Kolmogorov Smirnov e a Capacidade de Acerto dos modelos. Dois bancos de dados foram utilizados, um banco artificial e um banco real. O banco de dados artificial foi construído baseado em um artigo de Breiman que gera as variáveis explicativas a partir de uma distribuição normal multivariada e o banco de dados real utilizado trata-se de um problema de Credit Score de uma instituição financeira que atua no mercado varejista brasileiro há mais de vinte anos.

Made available in DSpace on 2016-06-02T20:06:05Z (GMT). No. of bitstreams: 1 4066.pdf: 4916301 bytes, checksum: c7a302cd5524ce8da164d4b95e1521a2 (MD5) Previous issue date: 2012-01-09 / The Birnbaum-Saunders Distribution is based on an physical damage that produces the cumulative fatigue materials, This fatigue was identified as an important cause of failure in engineering structures. Recently, this model has been applied in other areas such as health sciences, environmental measures, forestry, demographic, financial, among others. Due to it s importance several distributions have been proposed to describe the behavior of fatigue resistance. However there is not an argument about which is more effective for the analysis of data from fatigue. A major problem to choose a statistical distribution, is that often several models fit the data well in the central, but, however, the extremes of distribution raise questions about the decision to select some of their models. The lack of data at the extremes distribution is justified to consider other arguments like the use of a specific statistical distribution, and thus reject other models. In this work we study some extensions of the distribution Birnbaum-Saunders with a mixture of normal scale, in which the procedure will for obtaining inferences will be considered from a Bayesian perspective based on the methods Monte Carlo Markov Chain (MCMC). to detect possible observations influential in the models considered, we used the Bayesian method of analysis influence in each case based on the Kullback-Leibler divergence. Moreover, the geometric Birnbaum-Saunders model is proposed , for data survival. / A distribuição Birnbaum-Saunders (BS) está baseada em um argumento físico de dano cumulativo que produz a fadiga de materiais. Esta fadiga foi identificada como uma importante causa de falhas em estruturas de engenharia. Nos últimos tempos, este modelo tem sido aplicado em outras áreas, tais como: ciências da saúde, ambientais, florestais, demográficas, financeiras, entre outras. Devido a sua importância, várias distribuições têm sido propostas para descrever o comportamento da resistência à fadiga. Entretanto não há um argumento sobre qual modelo é mais efetivo para a análise dos dados de fadiga. Um dos principais problemas para escolher uma distribuição estatística, é que frequentemente vários modelos ajustam os dados bem na parte central, porém, no entanto, os extremos da distribuição colocam em dúvida a decisão para selecionar alguns dos modelos propostos. A falta de dados nos extremos da distribuição justifica considerar outros argumentos como o uso de um modelo estatístico específico, e assim rejeitar outros modelos. Neste trabalho estudamos algumas extensões da distribuição Birnbaum-Saunders com mistura de escala normal, no qual procedimento para obtenção de inferências sera considerado sob uma perspectiva Bayesiana baseada em Métodos de Monte Carlo via Cadeias de Markov (MCMC). Para detectar possíveis observações influentes nos modelos considerados, foi usado o método Bayesiano de análise de influência caso a caso, baseado na divergência de Kullback-Leibler. além disso, é proposto o modelo geométrico Birnbaum-Saunders, para dados de sobrevivência.

Made available in DSpace on 2016-06-02T20:06:11Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DissMP.pdf: 748309 bytes, checksum: b6a638a5f9ec09f6622480b42f13d699 (MD5) Previous issue date: 2006-02-22 / Financiadora de Estudos e Projetos / This work has as main objective to insert covariates in the capture probability of the multiple capture-recapture method for closed animal population. Factors like climate, seasons of the year, animal size, could a¤ect the animal capture probability. We revise the methodology concepts, we make a study about the posteriori parameters sensibility, we present new parameters for the capture probability in specific situations and we insert covariates in the model used by Castledine (1981) through bayesian methods. The bayesian analysis was made through several studies of stochastic simulation through MCMC (Monte Carlo Markov Chain) with simulated and real data to obtain the population size posteriori results. / Este trabalho tem como objetivo principal a inserção de covariáveis nas probabilidades de captura do método de captura-recaptura múltipla para população fechada. No caso de população animal, por exemplo, fatores como clima, época do ano, tamanho do animal, podem afetar a probabilidade de captura do animal. Revisamos os conceitos da metodologia, fazemos um breve estudo sobre a sensibilidade das estimativas a posteriori em relação a escolha dos hiperparâmetros, apresentamos uma reparametrização para a probabilidade de captura em situações específicas e, motivados nessa reparametrização, inserimos covariáveis no modelo proposto por Castledine (1981) por meio de métodos bayesianos. A análise bayesiana foi feita através de vários estudos de simulação estocástica via MCMC (Monte Carlo Markov Chain) com dados simulados e reais para obter os resultados a posteriori do tamanho populacional.

Made available in DSpace on 2016-06-02T20:06:51Z (GMT). No. of bitstreams: 1 6609.pdf: 3049383 bytes, checksum: 33c7f1618f776ca50cf4694aaba80ea5 (MD5) Previous issue date: 2015-03-09 / In this work we propose a Bayesian nonparametric approach for modeling extreme value data. We treat the location parameter _ of the generalized extreme value distribution as a random function following a Gaussian process model (Rasmussem & Williams 2006). This configuration leads to no closed-form expressions for the highdimensional posterior distribution. To tackle this problem we use the Riemannian Manifold Hamiltonian Monte Carlo algorithm which allows samples from the posterior distribution with complex form and non-usual correlation structure (Calderhead & Girolami 2011). Moreover, we propose an autoregressive time series model assuming the generalized extreme value distribution for the noise and obtained its Fisher information matrix. Throughout this work we employ some computational simulation studies to assess the performance of the algorithm in its variants and show many examples with simulated and real data-sets. / Neste trabalho propomos uma abordagem Bayesiana não-paramétrica para a modelagem de dados com comportamento extremo. Tratamos o parâmetro de locação _ da distribuição generalizada de valor extremo como uma função aleatória e assumimos um processo Gaussiano para tal função (Rasmussem & Williams 2006). Esta situação leva à intratabilidade analítica da distribuição a posteriori de alta dimensão. Para lidar com este problema fazemos uso do método Hamiltoniano de Monte Carlo em variedade Riemanniana que permite a simulação de valores da distribuição a posteriori com forma complexa e estrutura de correlação incomum (Calderhead & Girolami 2011). Além disso, propomos um modelo de série temporal autoregressivo de ordem p, assumindo a distribuição generalizada de valor extremo para o ruído e determinamos a respectiva matriz de informação de Fisher. No decorrer de todo o trabalho, estudamos a qualidade do algoritmo em suas variantes através de simulações computacionais e apresentamos vários exemplos com dados reais e simulados.

Neste trabalho utilizamos um modelo espaço-temporal proposto em Rojas (2004) para medir a interação social da criminalidade na região metropolitana de São Paulo. Realizamos simulações de Monte Carlo para testar a capacidade de estimação do modelo em diferentes cenários. Observamos que a estimação melhora com o aumento de observações ao longo do tempo. Já os resultados empíricos indicam que a região metropolitana de São Paulo é um hot spot no estado, pois é encontrado um maior grau de interação social no índice de homicídio em relação aos índices de roubo e furto. / In this paper we employ a spatio-temporal model proposed in Rojas (2004) to evaluate the social interaction in crime in São Paulo metropolitan area. We carry out Monte Carlo simulations to test the model estimation capability in different scenarios. We notice that the estimation gets better as the number of observations in time raises. The results point out that São Paulo metropolitan area is a hot spot in the state since we found out a greater social interaction for the homicide index, compared to robbery and thievery.