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Risco operacional: o cálculo do capital regulatório usando dependênciaGonçalves, Débora Delbem 16 January 2014 (has links)
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Previous issue date: 2014-01-16 / Financiadora de Estudos e Projetos / In this paper we propose a new method for the calculation of regulatory capital required for operational risk. This method is based on some important assumptions for calculation of this capital, for instance, expert opinion, dependence between loss variables considering the joint probability associated to two loss events. The copula theory is applied to determine this joint probability. Furthermore, we present two more methods, sum method proposed by Basel II Accord (2004) and non-perfect correlation method proposed by Frachot et al. (2004). Finally, we perform a simulation studies in order to compare all the methods presented in this dissertation. / Neste trabalho propomos um novo método para o cálculo do capital regulatório para o risco operacional. O método proposto é utilizado para calcular o capital regulatório para duas classes de risco e é baseado em alguns pressupostos considerados importantes no cálculo deste capital. Entre esses pressupostos se destacam a opinião de especialistas e a captação de dependência entre as variáveis perdas considerando a probabilidade dos eventos de perdas ocorrerem conjuntamente. Essa probabilidade é captada via cópula. Além disso, apresentamos mais dois métodos, o do somatório, proposto pelo Acordo de Basileia II (2004), e o da correlação não-perfeita, proposto por Frachot et al. (2004). Finalmente, realizamos um estudo de simulação com o objetivo de comparar os capitais regulatórios totais calculados em cada método.
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Um enfoque bayesiano do modelo de captura-recaptura na presença de covariáveis.Paula, Marcelo de 22 February 2006 (has links)
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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.
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Métodos estatísticos aplicados à análise da expressão gênica.Saraiva, Erlandson Ferreira 23 February 2006 (has links)
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Previous issue date: 2006-02-23 / Financiadora de Estudos e Projetos / The technology of the DNA-Arrays is a tool used to identify and to compare levels of expression of a great number of genes or fragments of genes, in di¤erent conditions.
With this comparison, it is possible to identify genes possibly causing illnesses of genetic origin (cancer for example). Great amounts of numerical data (related the measures of
levels of expression of the genes) are generated and statistical methods are important for analysis of this data with objective to identify the genes that present evidences for
di¤erent levels of expression. The objective of our research is to develop and to describe methods statistical, capable of identifing genes that present evidences for di¤erent levels
of expression. We describe the test t, considered for Baldi and Long (2001) and consider three others methods. The first method considered is based on the use of parametric
Bayes inference and the methods for selection of models, Bayes factor and DIC; the second method is based an semi-parametric bayesian inference, model of mixtures of
Dirichlet processes. The third method is based on the use of a model with infinite mixtures of distributions that applied the analysis of the genica expression determines groups of
similar levels of expression. / A tecnologia dos arranjos de DNA (DNA-array) é uma ferramenta utilizada para identificar e comparar níveis de expressão de um grande número de genes ou fragmentos de genes simultaneamente, em condições diferentes. Com esta comparação, é possível determinar possíveis genes causadores de doenças de origem genética (por exemplo, o câncer). Nestes experimentos, grandes quantidades de dados numéricos (relacionados às medidas de níveis de expressão dos genes) são gerados e métodos estatísticos são im- portantes para análise dos dados, com objetivo de identificar os genes que apresentam evidências para níveis de expressão diferentes. O objetivo de nossa pesquisa é comparar o desempenho e desenvolver métodos estatísticos, capazes de identificar genes que apresentam evidências para níveis de expressão diferentes, quando comparamos situações de interesse (tratamentos) com uma situação de controle. Para isto, descrevemos o teste t, proposto por Baldi e Long (2001) e propomos três métodos para identificar genes com evidências para níveis de expressão diferentes. O primeiro método proposto é baseado na utilização da inferência bayesiana paramétrica e dos métodos de seleção de modelos, fator de Bayes e DIC; o segundo método é baseado na inferência bayesiana semi-paramétrica conhecida como modelo de misturas de processos Dirichlet; e o terceiro método é baseado na utilização de um modelo com mistura infinita de distribuições, que aplicado à análise da expressão gênica determina grupos de níveis de expressão gênica similares, baseados nos efeitos de tratamento.
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Modelos HMM com dependência de segunda ordem: aplicação em genética.Zuanetti, Daiane Aparecida 20 February 2006 (has links)
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Previous issue date: 2006-02-20 / Universidade Federal de Minas Gerais / (See full text for download) / A crescente necessidade do desenvolvimento de eficientes técnicas computacionais e estatísticas para analisar a profusão de dados biológicos transformaram o modelo Markoviano oculto (HMM), caso particular das redes bayesianas ou probabilísticas, em uma alternativa interessante para analisar sequências de DNA. Uma razão do interesse no HMM é a sua flexibilidade em descrever segmentos heterogêneos da sequência através de uma mesma estrutura de dependência entre as variáveis, supostamente conhecida. No entanto, na maioria dos problemas práticos, a estrutura de dependência não é conhecida e precisa ser também estimada. A maneira mais comum para estimação de estrutra de um HMM é o uso de métodos de seleção de modelos. Outra solução é a utilização de metodologias para estimação da estrutura de uma rede probabilística. Neste trabalho, propomos o HMM de segunda ordem e seus estimadores bayesianos, definimos o fator de Bayes e o DIC para seleção do HMM mais adequado a uma sequência específica, verificamos seus desempenhos e a performance da metodologia proposta por Friedman e Koller (2003) em conjunto de dados simulados e aplicamos estas metodologias em duas sequências de DNA: o intron 7 do gene a - fetoprotein dos cimpanzés e o genoma do parasita Bacteriophage lambda, para o qual o modelo de segunda ordem é mais adequado.
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Métodos de Monte Carlo Hamiltoniano na inferência Bayesiana não-paramétrica de valores extremosHartmann, Marcelo 09 March 2015 (has links)
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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.
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Família Kumaraswamy-G para analisar dados de sobrevivência de longa duraçãoEudes, Amanda Morales 25 February 2015 (has links)
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Previous issue date: 2015-02-25 / Universidade Federal de Minas Gerais / In survival analysis is studied the time until the occurrence of a particular event of interest and in the literature, the most common approach is parametric, where the data follow a specific probability distribution. Various known distributions maybe used to accommodate failure time data, however, most of these distributions are not able to accommodate non-monotonous hazard functions. Kumaraswamy (1980) proposed a new probability distribution and, based on that, recently Cordeiro and de Castro (2011) proposed a new family of generalized distributions, the so-called Kumaraswamy generalized (Kum-G). In addition to its flexibility, this distribution may also be considered for unimodal and tub shaped hazard functions. The objective of this dissertation is to present the family of Kum-G distributions and their particular cases to analyze lifetime data of individuals at risk, considering that part of the population will never present the event of interest, and considering that covariates may influence the survival function and the cured proportion of the population. Some properties of these models will be discussed as well as appropriate estimation methods, in the classical and Bayesian approaches. Finally, applications of such models are presented to literature data sets. / Em análise de sobrevivência estuda-se o tempo até a ocorrência de um determinado evento de interesse e na literatura, uma abordagem muito utilizada é a paramétrica, em que os dados seguem uma distribuição de probabilidade. Diversas distribuições conhecidas são utilizadas para acomodar dados de tempos de falha, porém, grande parte destas distribuições não é capaz de acomodar funções de risco não monótonas. Kumaraswamy (1980) propôs uma nova distribuição de probabilidade e, baseada nela, mais recentemente Cordeiro e de Castro (2011) propuseram uma nova família de distribuições generalizadas, a Kumaraswamy generalizada (Kum-G). Esta distribuição, além de ser flexível, contém distribuições com funções de risco unimodal e em forma de banheira. O objetivo deste trabalho é apresentar a família de distribuições Kum-G e seus casos particulares para analisar dados de tempo de vida de indivíduos em risco, considerando que uma parcela da população nunca apresentarão evento de interesse, além de considerarmos que covariáveis influenciem na função de sobrevivência e na proporção de curados da população. Algumas propriedades destes modelos serão abordadas, bem como métodos adequados de estimação, tanto na abordagem clássica quanto na bayesiana. Por fim, são apresentadas aplicações de tais modelos a conjuntos de dados existentes na literatura.
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Modelagem da volatilidade em séries temporais financeiras via modelos GARCH com abordagem bayesiana / Modeling of volatility in financial time series using GARCH models with bayesian approachAquino Gutierrez, Karen Fiorella 18 July 2017 (has links)
Submitted by Bruna Rodrigues (bruna92rodrigues@yahoo.com.br) on 2017-09-27T14:34:29Z
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DissKFAG.pdf: 21371434 bytes, checksum: e9355d67b5b05eda13ae02e3ae7d0fdf (MD5) / Approved for entry into archive by Ronildo Prado (bco.producao.intelectual@gmail.com) on 2018-01-30T19:20:37Z (GMT) No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2017-07-18 / Não recebi financiamento / 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. / 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.
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Registros de Representação Semiótica: Contribuições para o letramento probabilístico no 9º ano do Ensino Fundamental / Records of Semiotic Representation: Contributions to probabilistic literacy in the 9th year of Elementary EducationMoraes, Carlos Afonso Silveira 31 October 2017 (has links)
Submitted by Carlos Moraes (carlos.afonso.moraes@ig.com.br) on 2017-12-13T16:09:18Z
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Declaração UFSCAR.pdf: 762831 bytes, checksum: f94579acaea54b2f2ac4763c06c19706 (MD5) / Approved for entry into archive by Milena Rubi ( ri.bso@ufscar.br) on 2017-12-13T17:45:58Z (GMT) No. of bitstreams: 2
Dissetação final corrigida dezembro.pdf: 3482457 bytes, checksum: ae6936e91b4e36f6045411e79cf8d412 (MD5)
Declaração UFSCAR.pdf: 762831 bytes, checksum: f94579acaea54b2f2ac4763c06c19706 (MD5) / Approved for entry into archive by Milena Rubi ( ri.bso@ufscar.br) on 2017-12-13T17:46:07Z (GMT) No. of bitstreams: 2
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Dissetação final corrigida dezembro.pdf: 3482457 bytes, checksum: ae6936e91b4e36f6045411e79cf8d412 (MD5)
Declaração UFSCAR.pdf: 762831 bytes, checksum: f94579acaea54b2f2ac4763c06c19706 (MD5)
Previous issue date: 2017-10-31 / Não recebi financiamento / This research had the objective of describing and analyzing a teaching-learning
concept of Probability in two classes of the ninth elementary school, in a municipal
public school in Salto de Pirapora, in the interior of the State of São Paulo. The
acquisition of probabilistic language in learning concept of probability was a
motivating factor for the research project. The theoretical contributions of this
research involved the records of semiotic representation by Raymond Duval and the
literary probabilistic in the perspective of Iddo Gal. The guiding question of the
research was: "How are records of semiotic representation mobilized and
coordinated in tasks involving the context probabilistic? "A field work was elaborated
with activities involving classical and frequentist probability, counting and statistics
and a didactic sequence using experiments sample space, probability of simple
events, events composites, bar graphs, relative frequency, frequency distribution and
the tree diagram. As a teacher-researcher, the production of information originated
from activities developed by students in the form of written protocols, in addition to
audio records of dialogues that occurred in the correction of activities and records in
the logbook. The results of the analysis of the empirical material of the research
revealed that the students used different registers of semiotic representation in the
resolution of tasks. The mobilization and coordination of these registers support the
development of students' probabilistic literacy. Like this work was derived from the
analysis of a pedagogical practice, it is expected there are contributions to the
teaching practice in content involving combinatorial, statistical and probability for
elementary school. / Esta pesquisa teve por objetivo descrever e analisar um cenário de ensinoaprendizagem
do conceito de Probabilidade em duas classes do nono ano do
Ensino Fundamental, em uma escola pública da rede municipal de ensino do
município de Salto de Pirapora, interior do Estado de São Paulo. A aquisição da
linguagem probabilística na aprendizagem de conceitos relativos à probabilidade foi
um elemento motivador para o projeto de pesquisa. Os aportes teóricos dessa
pesquisa envolveu os registros de representação semiótica por Raymond Duval e o
letramento probabilístico na perspectiva de Iddo Gal. A questão orientadora da
investigação foi: “Como os registros de representação semiótica são mobilizados e
coordenados em tarefas envolvendo o contexto probabilístico?” Foi elaborado um
trabalho de campo com atividades envolvendo a probabilidade clássica e
frequentista, processos de contagem e estatística e uma sequência didática que
utiliza experimentos aleatórios, espaço amostral, probabilidade de eventos simples,
eventos compostos, gráficos de barra, frequência relativa, tabela de distribuição de
frequência e o diagrama da árvore. Na condição de professor-pesquisador, a
produção de informações foi oriunda de atividades desenvolvidas pelos alunos na
forma de protocolos escritos, além de registros em áudio de diálogos ocorridos na
correção das atividades e registros elaborados no diário de bordo. Os resultados da
análise do material empírico da pesquisa revelaram nessa pesquisa de que os
alunos utilizaram diferentes registros de representação semiótica na resolução das
tarefas. A mobilização e coordenação desses registros favoreceram o
desenvolvimento do letramento probabilístico dos alunos. Como este trabalho foi
oriundo da análise de uma prática pedagógica, espera-se que haja contribuições
para a prática docente em conteúdos envolvendo combinatória, estatística e
probabilidade para o Ensino Fundamental.
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Hedging no modelo com processo de Poisson composto / Hedging in compound Poisson process modelSae Hon Sung, Victor 07 December 2015 (has links)
Submitted by Caroline Periotto (carol@ufscar.br) on 2016-09-09T19:56:20Z
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DissVSHS.pdf: 882234 bytes, checksum: f08aea79440ba666e616318257bbdec9 (MD5) / Approved for entry into archive by Marina Freitas (marinapf@ufscar.br) on 2016-09-13T14:05:49Z (GMT) No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2015-12-07 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / The investor, that negotiate assets, is subject to economic risks of any negotiation because there is no certainty regarding the appreciation or depreciation of an asset. Here comes the futures market, where contracts can be negotiated in order to protect (hedge) the risk of excessive losses or gains, making the purchase or sale assets, fair for both sides. The goal of this work consist in study Lévy pure-jump process with finite activity, also known as compound Poisson process, and its applications. Discovered by the French mathematician Paul Pierre Lévy, the Lévy processes admits jumps in paths, which is often observed in financial markets. We will define a hedging strategy for a market model with compound Poisson process using mean-variance hedging and dynamic programming. / Interessado em fazer com que o seu capital gere lucros, o investidor ao optar por negociar ativos, fica sujeito aos riscos econômicos de qualquer negociação, pois não existe uma certeza quanto a valorização ou desvalorização de um ativo. Eis que surge o mercado futuro, em que é possível negociar contratos a fim de se proteger (hedge) dos riscos de perdas ou ganhos excessivos, fazendo com que a compra ou venda de ativos, seja justa para ambas as partes. O objetivo deste trabalho consiste em estudar os processos de Lévy de puro salto de atividade finita, também conhecido como modelo de Poisson composto, e suas aplicações. Proposto pelo matemático francês Paul Pierre Lévy, os processos de Lévy tem como principal característica admitir saltos em sua trajetória, o que é frequentemente observado no mercado financeiro. Determinaremos uma estratégia de hedging no modelo de mercado com o processo de Poisson composto via o conceito de mean-variance hedging e princípio da programação dinâmica.
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Recreações e artesanato em aulas de matemáticaGarcia, Carmem Barrio 24 August 2015 (has links)
Submitted by Daniele Amaral (daniee_ni@hotmail.com) on 2016-09-13T20:53:09Z
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Previous issue date: 2015-08-24 / Não recebi financiamento / From the need to increase the concentration and the interest of students playful method of teaching was applied, by making use of a desire of the students to pro-duce elastic bracelets, introducing through this form of craft concepts of the curriculum of mathematics for the seventh year of basic education and some concepts of financial mathematics which served as reminder of the mathematical operations concepts taught previously. The result was an improvement in the levels of learning, concentration and application on carrying out and completion of the tasks proposed. / A partir da necessidade de aumentar a concentração e o interesse dos alunos por aulas de matemática foi aplicado um método lúdico de ensino, utilizando uma vontade presente nos alunos em confeccionar pulseiras de elástico, introduzindo através dessa forma de artesanato conceitos do currículo de matemática para o sétimo ano do ensino fundamental e alguns conceitos de matemática financeira que serviram como re-cordação dos conceitos de operações matemáticas ensinados anteriormente. O resultado obtido foi uma melhora nos níveis de aprendizado, concentração e aplicação na realização e conclusão das tarefas propostas.
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