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

The central objective of this work is to develop statistical tools for semi-parametric regression models with generalized log-gamma errors under the presence of censored and uncensored observations. The estimates of the parameters are obtained through the multivariate version of Newton-Raphson algorithm and an adequate combination of Fisher Scoring and Backffitting algorithms. Through analytical tools and using simulations the properties of the penalized maximum likelihood estimators are studied. Some diagnostic techniques such as quantile and deviance-type residuals as well as local influence measures are derived. The methodologies are implemented in the statistical computational environment R. The package sglg is developed. Finally, we give some applications of the models to real data. / O objetivo central do trabalho é proporcionar ferramentas estatísticas para modelos de regressão semiparamétricos quando os erros seguem distribução log-gamma generalizada na presença de observações censuradas ou não censuradas. A estimação paramétrica e não paramétrica são realizadas através dos procedimentos Newton - Raphson, escore de Fisher e Backfitting (Gauss - Seidel). As propriedades assintóticas dos estimadores de máxima verossimilhança penalizada são estudadas em forma analítica, bem como através de simulações. Alguns procedimentos de diagnóstico são desenvolvidos, tais como resíduos tipo componente do desvio e resíduo quantílico, bem como medidas de influ\\^encia local sob alguns esquemas usuais de perturbação. Todos procedimentos do presente trabalho são implementados no ambiente computacional R, o pacote sglg é desenvolvido, assim como algumas aplicações a dados reais são apresentadas.

Made available in DSpace on 2015-04-22T22:16:08Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertacao Jose Mir Final.pdf: 1095442 bytes, checksum: bd21928f8f84d5235ab2e76eb5c5f0cb (MD5) Previous issue date: 2009-04-17 / FAPEAM - Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Amazonas / The present work aims to evaluate some information criteria for the selection of models in the context of finite mixtures of skew-normal distributions. The analyzed criteria are the Akaike s Information Criterion - AIC, the Bayesian Information Criterion - BIC and the Efficient Detection Criterion - EDC. The evaluation concerning the performance presented by these criteria was obtained through a simulation study, on which the EM algorithm is required to find the maximum likelihood estimates of for the parameters of the model where the criteria are applied. It was also performed an experiment for the application of the theory developed, modeling a real data set previously analyzed in the specific literature. The results obtained point that, in an asymptotic sense, the three criteria tend to correctly evaluate the number of necessary components, but for small samples the AIC presents inferior performance than BIC or EDC. / Este trabalho tem por objetivo avaliar alguns critérios de informação para seleção de modelos no contexto de misturas finitas de normais assimétricas. Os critérios analisados foram o Critério de Informação de Akaike-AIC , Critério de Informação Bayesiano - BIC e Critério de Determinação Eficiente - EDC . A avaliação feita a respeito do desempenho apresentado por estes critérios se deu através de um estudo de simulação, em que utilizamos o algoritmo EM para encontrarmos as estimativas de máxima verossimilhança para os parâmetros do modelo com as quais empregamos os critérios. Foi também realizado uma aplicação da teoria desenvolvida para uma modelagem com dados reais utilizando dois conjuntos de dados já analisado anteriormente na literatura. Os resultados obtidos indicaram que, assintoticamente, os três critérios tendem a avaliar corretamente o número de componentes necessárias, mas para amostras pequenas o AIC apresenta desempenho inferior ao BIC e EDC, sendo que os dois últimos apresentam desempenho muito semelhante.

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.

Submitted by Ana Lúcia Moraes (analucia.moraes@mackenzie.br) on 2018-04-19T14:00:39Z No. of bitstreams: 2 Carlos Willians Osório.pdf: 1488080 bytes, checksum: 41bcf955380f47021be0985afd7b219f (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Approved for entry into archive by Paola Damato (repositorio@mackenzie.br) on 2018-04-28T16:25:18Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Carlos Willians Osório.pdf: 1488080 bytes, checksum: 41bcf955380f47021be0985afd7b219f (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Made available in DSpace on 2018-04-28T16:25:18Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Carlos Willians Osório.pdf: 1488080 bytes, checksum: 41bcf955380f47021be0985afd7b219f (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2018-02-01 / The existence and numerical superiority of small businesses are the embodiment of a country marked by deep historical and social inequalities. This is the segment that represents the resistance of the lower classes to the economic power of large organizations, forming significant supporting pillar of the economy, both the number of establishments, as for its ability to create jobs - proven historical facts and statistically. For this reason, they become deserving of state protection in order to ensure their coexistence in the market, especially when contracting with larger enterprises, at which such relationships can prove to be asymmetric. Based on this finding, the study limitation includes understanding the asymmetry lining the contractual relations of small businesses, combined with the need to create a business protection system, incident situations that need. / A existência e superioridade numérica das empresas de pequeno porte constituem a materialização de um país marcado por profundas e históricas desigualdades sociais. Trata-se de segmento que representa a resistência das classes desfavorecidas ao poderio econômico das grandes organizações, formando expressivo pilar de sustentação da economia, tanto pelo número de estabelecimentos, quanto pela sua capacidade de gerar empregos – fatos comprovados histórica e estatisticamente. Por essa razão, tornam-se merecedoras da proteção do Estado como forma de garantir sua coexistência no mercado, especialmente quando celebram contratos com empreendimentos de maior porte, ocasião em que tais relações podem revelar-se assimétricas. A partir dessa constatação, a limitação do estudo abarca a compreensão da assimetria que reveste as relações contratuais das pequenas empresas, articulada com a necessidade de criação de um sistema de proteção empresarial, incidente em situações geradoras de necessidade.

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

Este trabalho apresenta um estudo de inferência e diagnósticos em modelos assimétricos. A análise de influência é baseada na metodologia para modelos com dados incompletos, que é relacionada ao algoritmo EM (Zhu e Lee, 2001). Além dos modelos de regressão Normal Assimétrico (Azzalini, 1999) e t-Normal Assimétrico (Gómez, Venegas e Bolfarine, 2007) existentes, são desenvolvidas duas novas classes de modelos, denominados modelos de misturas de escala normal assimétricos (englobando as distribuições Normal, t-Normal, Slash, Normal-Contaminada e Exponencial-potência Assimétricas) e modelos lineares mistos robustos assimétricos, utilizando distribuições de misturas de escalas normais assimétricas para o efeito aleatório e distribuições de misturas de escalas para o erro aleatório. Para o modelo misto, a matriz de informação de Fisher observada é calculada utilizando a aproximação de Louis (1982) para dados incompletos. Para todos os modelos, algoritmos tipo EM são desenvolvidos de forma a fornecer uma solução numérica para os parâmetros dos modelos de regressão. Para cada modelo de regressão, medidas de bondade de ajuste são realizadas via inspeção visual do gráfico de envelope simulado. Para os modelos de misturas de escalas normais assimétricos, um estudo de robustez do algoritmo EM proposto é desenvolvido, determinando a eficácia dos estimadores apresentados. Aplicações dos modelos estudados são realizadas para os conjuntos de dados do Australian Institute of Sports (AIS), para o conjunto de dados sobre qualidade de vida de pacientes (mulheres) com câncer de mama, em um estudo realizado pelo Centro de Atenção Integral à Saúde da Mulher (CAISM) em conjunto com a Faculdade de Ciências Médicas, da Universidade Estadual de Campinas e para o conjunto de dados de colesterol de Framingham. / This work presents a study of inference and diagnostic in asymmetric models. The influence analysis is based in the methodology for models with incomplete data, that is related to the algorithm EM (Zhu and Lee, 2001). Beyond of the existing asymmetric normal (Azzalini, 1999) and t-Normal asymmetric (Gómez, Venegas and Bolfarine, 2007) regression models, are developed two new classes of models, namely asymmetric normal scale mixture models (embodying the asymmetric Normal, t-Normal, Slash, Contaminated-Normal and Power-Exponential distributions) and asymmetric robust linear mixed models, utilizing asymmetric normal scale mixture distributions for the random effect and normal scale mixture distributions for the random error. For the mixed model, the observed Fisher information matrix is calculated using the Louis\' (1982) approach for incomplete data. For all models, EM algorithms are developed, that provide a numeric solution for the parameters of the regression models. For each regression model, measures of goodness of fit are realized through visual inspection of the graphic of simulated envelope. For the asymmetric normal scale mixture models, a study of robustness of the proposed EM algorithm is developed to determine the efficacy of the presented estimators. Applications of the studied models are made for the data set of the Australian Institute of Sports (AIS), for the data set about quality of life of patients (women) with breast cancer, in a study made by Centro de Atenção Integral à Saúde da Mulher (CAISM) in conjoint with the Medical Sciences Faculty, of the Campinas State\'s University and for the data set of Framingham\'s cholesterol study.

Made available in DSpace on 2016-04-28T20:37:54Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Talita Rocha Baltazar.pdf: 975265 bytes, checksum: 13147feef062e4f6f5d939bdb2fc192f (MD5) Previous issue date: 2011-10-21 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / This research is characterized by the qualitative methodological approach and the objective is to develop a reflection about the particularities of the daily work experiences of nannies, in focus of analytical psychology, considering historical and social aspects. The work is a human experience that highlights the intersection of collective and individual nature, which is encouraged throughout the individuation. From the concept of work and the ancestry of the profession in Brazil, which denotes its cultural complex, we construct a reflection approaching the daily work of nannies today and some considerations about their professional persona. We note that the centrality of work is a characteristic of the profession, influencing the lives of workers in how they invest energy and dedication in the personal and family context. This occurs mainly among workers who live in the residence of work, which makes the boundary between public and private spheres almost nonexistent, which may favor the rigidity of the professional persona. The professional role of the nanny is related to parental functions such as care, educate, give affection, attention and love, through a substitutive fraternal relationship, which makes her supporting of familiar life. In this sense, she coordinates archetypal elements of maternal and paternal, of eros and power, in their daily assignments. The coordination of these elements stems from the psychological baggage of professional and express your personal directory about the symmetric and asymmetric relations. This dynamic is manifested in the relationship between the worker, child and parents, setting up a triangulation, in which the nanny must pass, and the more good it does, more integrate will be the experience of his professional persona. Thus, it becomes relevant to the creation of a specialized space, group and/or individual, in which daily experiences can be shared in order to increase consciousness of workers about their professional role, and also to propitiate the development of symbolic language, which can facilitate the individuation / Esta pesquisa caracteriza-se pelo enfoque metodológico qualitativo e tem como objetivo conhecer as particularidades do cotidiano de trabalho das babás, no intuito de elaborar uma reflexão acerca dessas vivências à luz da psicologia analítica, considerando aspectos históricos e sociais. O trabalho é uma experiência humana que evidencia a intersecção entre a sua natureza coletiva e individual, que é dinamizada ao longo do processo de individuação. A partir do conceito de trabalho, e da ancestralidade da profissão no Brasil, que denota o seu complexo cultural, construímos uma reflexão abordando o cotidiano de trabalho das babás na atualidade e algumas considerações sobre sua persona profissional. Observamos que a centralidade do trabalho é uma característica da profissão, que influencia a vida das trabalhadoras no modo como investem energia e dedicação no âmbito pessoal e familiar. Isso acontece, principalmente, entre as trabalhadoras que moram na residência de trabalho, o que torna a fronteira entre os âmbitos público e privado quase inexistente, podendo favorecer a rigidez da persona profissional. O papel profissional da babá está relacionado a funções parentais como cuidar, educar, dar carinho, atenção e amor, por meio de uma relação substitutiva fraternal, que a torna coadjuvante da vida familiar. Nesse sentido, ela coordena elementos arquetípicos maternos e paternos, de eros e poder, em suas atribuições cotidianas. A coordenação desses elementos decorre da bagagem psicológica da profissional e expressa o seu repertório pessoal sobre as relações simétricas e assimétricas. Essa dinâmica é manifestada no relacionamento entre a trabalhadora, a criança e os pais, configurando uma triangulação, na qual a babá precisa transitar e, quanto mais bem ela o fizer, mais integrada será a vivência de sua persona profissional. Assim, torna-se relevante a criação de um espaço especializado, grupal e/ou individual, no qual experiências cotidianas possam ser compartilhadas, a fim de ampliar a consciência das trabalhadoras acerca do seu papel profissional e, também, de propiciar o desenvolvimento da linguagem simbólica, o que pode favorecer o processo de individuação

Este trabalho apresenta um estudo de inferência e diagnósticos em modelos assimétricos. A análise de influência é baseada na metodologia para modelos com dados incompletos, que é relacionada ao algoritmo EM (Zhu e Lee, 2001). Além dos modelos de regressão Normal Assimétrico (Azzalini, 1999) e t-Normal Assimétrico (Gómez, Venegas e Bolfarine, 2007) existentes, são desenvolvidas duas novas classes de modelos, denominados modelos de misturas de escala normal assimétricos (englobando as distribuições Normal, t-Normal, Slash, Normal-Contaminada e Exponencial-potência Assimétricas) e modelos lineares mistos robustos assimétricos, utilizando distribuições de misturas de escalas normais assimétricas para o efeito aleatório e distribuições de misturas de escalas para o erro aleatório. Para o modelo misto, a matriz de informação de Fisher observada é calculada utilizando a aproximação de Louis (1982) para dados incompletos. Para todos os modelos, algoritmos tipo EM são desenvolvidos de forma a fornecer uma solução numérica para os parâmetros dos modelos de regressão. Para cada modelo de regressão, medidas de bondade de ajuste são realizadas via inspeção visual do gráfico de envelope simulado. Para os modelos de misturas de escalas normais assimétricos, um estudo de robustez do algoritmo EM proposto é desenvolvido, determinando a eficácia dos estimadores apresentados. Aplicações dos modelos estudados são realizadas para os conjuntos de dados do Australian Institute of Sports (AIS), para o conjunto de dados sobre qualidade de vida de pacientes (mulheres) com câncer de mama, em um estudo realizado pelo Centro de Atenção Integral à Saúde da Mulher (CAISM) em conjunto com a Faculdade de Ciências Médicas, da Universidade Estadual de Campinas e para o conjunto de dados de colesterol de Framingham. / This work presents a study of inference and diagnostic in asymmetric models. The influence analysis is based in the methodology for models with incomplete data, that is related to the algorithm EM (Zhu and Lee, 2001). Beyond of the existing asymmetric normal (Azzalini, 1999) and t-Normal asymmetric (Gómez, Venegas and Bolfarine, 2007) regression models, are developed two new classes of models, namely asymmetric normal scale mixture models (embodying the asymmetric Normal, t-Normal, Slash, Contaminated-Normal and Power-Exponential distributions) and asymmetric robust linear mixed models, utilizing asymmetric normal scale mixture distributions for the random effect and normal scale mixture distributions for the random error. For the mixed model, the observed Fisher information matrix is calculated using the Louis\' (1982) approach for incomplete data. For all models, EM algorithms are developed, that provide a numeric solution for the parameters of the regression models. For each regression model, measures of goodness of fit are realized through visual inspection of the graphic of simulated envelope. For the asymmetric normal scale mixture models, a study of robustness of the proposed EM algorithm is developed to determine the efficacy of the presented estimators. Applications of the studied models are made for the data set of the Australian Institute of Sports (AIS), for the data set about quality of life of patients (women) with breast cancer, in a study made by Centro de Atenção Integral à Saúde da Mulher (CAISM) in conjoint with the Medical Sciences Faculty, of the Campinas State\'s University and for the data set of Framingham\'s cholesterol study.

Made available in DSpace on 2017-07-10T19:24:09Z (GMT). No. of bitstreams: 1 tese__fabiana.pdf: 3413093 bytes, checksum: 69eef866f8ca47e7714ae83768804879 (MD5) Previous issue date: 2016-02-02 / Understanding the spatial distribution knowledge regarding georeferenced data has been essencial to various areas including agriculture. Thus, several trials have been carried out. However, most of these studies assume that the underlying stochastic process is Gaussian. When the data associated with this process do not present normality, data transformations are applied. And though the use of these transformations has presented satisfactory results, it is important to consider models which take into account the characteristics of such phenomenon. It may be more appropriate than using a normal model. So, this trial aimed at proposing a spatial model based on the Birnbaum-Saunders distribution (BS). This distribution has been shown effective to model data that take positive values and whose behavior presents positive asymmetry and unimodality. Thefore, this trial has proposed a methodology that includes the formulation of the spatial Birnbaum-Saunders model , estimation of its parameters using maximum likelihood (ML), and application of diagnostic techniques which can detect the sensitivity of the model to atypical data and evaluate the proposed model through a simulation study and studies using real data sets of agricultural engineering. These data were obtadined in a 167.35-ha commercial area for grain production, in Cascavel city, to validate the studied model. In the study with simulated data and large samples, estimation parameters and diagnostic analysis showed a good performance. According to the study with real data, calculations of AIC (Akaike s information criterion) and BIC (Bayesian information criterion) indexes, Bayes factor as well as Q-Q plots constrution have shown that the proposed model is appropriate to fit the obtained data. Influential cases were detected, and their removal from data set caused a considerable change in contour maps. It is therefore concluided that Birnbaum-Saunders spatial model is adequate to carry out studies with spatially correlated data. Is is also an alternative model to the normal model when the data set present positive asymmetrical distribution / O conhecimento da distribuição espacial de dados georrefenciados é de interesse de diversas áreas do conhecimento, incluindo a área agrícola. Neste sentido, diversos trabalhos já foram realizados; no entanto, a maioria destes trabalhos assumem que o processo estocástico subjacente é gaussiano. Quando os dados associados com este processo não apresentam normalidade, transformações de dados são usadas. E ainda que o uso dessas transformações tenha apresentado resultados satisfatórios, considerar modelos que levem em conta as características do fenômeno pode ser mais adequado do que a utilização do modelo normal. O objetivo deste trabalho é propor um modelo espacial baseado na distribuição Birnbaum-Saunders (BS). Esta distribuição tem se mostrado eficiente para modelar conjuntos de dados formados por valores estritamente positivos e cujo comportamento apresenta assimetria positiva e unimodalidade. A metodologia proposta neste trabalho inclui a formulação do modelo espacial Birnbaum-Saunders, a estimação de seus parâmetros utilizando o método de máxima verossimilhança (ML), a aplicação de técnicas de diagnóstico que permitem detectar a sensibilidade do modelo a dados atípicos, a avaliação do modelo proposto por um estudo de simulação e aplicação da metodologia desenvolvida em análise de dados reais da área agrícola. Os dados utilizados para validação do modelo estudado foram obtidos em uma área comercial de produção de grãos de 167,35 ha de Cascavel. No estudo com dados simulados, para amostras grandes, a estimação dos parâmetros e a análise de diagnóstico apresentaram boa performance. No estudo com dados reais, os cálculos dos índices AIC, BIC e fator Bayes bem como a construção de Q-Q plots mostraram que o modelo proposto é adequado para ajustar os dados. Casos influentes foram detectados e suas retiradas do conjunto de dados causaram uma mudança considerável nos mapas de contorno. Conclui-se portanto, que o modelo espacial Birnbaum-Saunders é adequado para realização de estudos com dados espacialmente correlacionados, e é um modelo alternativo ao modelo normal quando o conjunto de dados apresenta distribuição assimétrica positiva