Made available in DSpace on 2016-06-02T20:06:07Z (GMT). No. of bitstreams: 1 5123.pdf: 958057 bytes, checksum: 23f5ad95404afd58fe48eeb517ef5b41 (MD5) Previous issue date: 2013-04-01 / Financiadora de Estudos e Projetos / The volatility of financial assets changes over time, indicating the specification of regime change in volatility models. Furthermore, the presence of asymmetry in the returns of the financial market has been recognized in the financial literature of recent decades. In this paper, we present some heteroscedastic models with regime change, considering that the error component of these models follows Skew Laplace distribution, as well as the process of estimating its parameters via maximum likelihood and Bayesian methods. / A volatilidade dos ativos financeiros se altera ao longo do tempo, sinalizando a especificação de mudança de regime para modelos de volatilidade. Além disso, a presença de assimetria nos retornos do mercado financeiro tem sido reconhecida na literatura financeira das últimas décadas. Neste trabalho, apresentamos alguns modelos heterocedásticos com mudança de regime, considerando que a componente do erro desses modelos segue distribuição Laplace assimétrica, bem como o processo de estimação de seus parâmetros via máxima verossimilhança e métodos bayesianos.

Esta tese visa propor extensões dos modelos de regressão quantílica bayesianos, considerando dados de proporção com inflação de zeros, e também dados censurados no zero. Inicialmente, é sugerida uma análise de observações influentes, a partir da representação por mistura localização-escala da distribuição Laplace assimétrica, em que as distribuições a posteriori das variáveis latentes são comparadas com o intuito de identificar possíveis observações aberrantes. Em seguida, é proposto um modelo de duas partes para analisar dados de proporção com inflação de zeros ou uns, estudando os quantis condicionais e a probabilidade da variável resposta ser igual a zero. Além disso, são propostos modelos de regressão quantílica bayesiana para dados contínuos com um componente discreto no zero, em que parte dessas observações é suposta censurada. Esses modelos podem ser considerados mais completos na análise desse tipo de dados, uma vez que a probabilidade de censura é verificada para cada quantil de interesse. E por último, é considerada uma aplicação desses modelos com correlação espacial, para estudar os dados da eleição presidencial no Brasil em 2014. Nesse caso, os modelos de regressão quantílica são capazes de incorporar essa informação espacial a partir do processo Laplace assimétrico. Para todos os modelos propostos foi desenvolvido um pacote do software R, que está exemplificado no apêndice. / This thesis aims to propose extensions of Bayesian quantile regression models, considering proportion data with zero inflation, and also censored data at zero. Initially, it is suggested an analysis of influential observations, based on the location-scale mixture representation of the asymmetric Laplace distribution, where the posterior distribution of the latent variables are compared with the goal of identifying possible outlying observations. Next, a two-part model is proposed to analyze proportion data with zero or one inflation, studying the conditional quantile and the probability of the response variable being equal to zero. Following, Bayesian quantile regression models are proposed for continuous data with a discrete component at zero, where part of these observations are assumed censored. These models may be considered more complete in the analysis of this type of data, as the censoring probability varies with the quantiles of interest. For last, it is considered an application of these models with spacial correlation, in order to study the data about the last presidential election in Brazil in 2014. In this example, the quantile regression models are able to incorporate spatial dependence with the asymmetric Laplace process. For all the proposed models it was developed a R package, which is exemplified in the appendix.

Made available in DSpace on 2016-06-02T20:06:06Z (GMT). No. of bitstreams: 1 4185.pdf: 8236823 bytes, checksum: fc450b707396aa2c496c5373af93ef3d (MD5) Previous issue date: 2012-01-27 / Financiadora de Estudos e Projetos / Abstract The asymmetric distributions has experienced great development in recent times. They are used in modeling financial data, medical, genetics and other applications. Among these distributions, the Skew normal (Azzalini, 1985) has received more attention from researchers (Genton et al., (2001), Gupta et al., (2004) and Arellano-Valle et al., (2005)). We present a comparative study of _-stable distributions, Skew normal, Skew t de Student and Skew Laplace. The _-stable distribution is studied by Nolan (2009) and proposed by Gonzalez et al., (2009) in the context of genetic data. For some real datasets, in areas such as financial, genetics and commodities, we test which distribution best fits the data. We compare these distributions using the model selection criteria AIC and BIC. / As distribuições assimétricas tem experimentado grande desenvolvimento nos tempos recentes. Elas são utilizadas na modelagem de dados financeiros, médicos e genéticos entre outras aplicações. Dentre essas distribuições, a normal assimétrica (Azzalini, 1985) tem recebido mais atenção dos pesquisadores (Genton et al., (2001), Gupta et al., (2004) e Arellano-Valle et al., (2005)). Nesta dissertação, apresentamos um estudo comparativo das distribuições _-estável, normal , t de Student e Laplace assimétricas. A distribuição _-estável estudada por Nolan (2009) é proposta por Gonzalez et al., (2009) no contexto de dados genéticos. Neste trabalho, também apresentamos como verificar a assimetria de uma distribuição, descrevemos algumas características das distribuições assimétricas em estudo, e comparamos essas distribuições utilizando os critérios de seleção de modelos AIC e BIC..

Esta tese visa propor extensões dos modelos de regressão quantílica bayesianos, considerando dados de proporção com inflação de zeros, e também dados censurados no zero. Inicialmente, é sugerida uma análise de observações influentes, a partir da representação por mistura localização-escala da distribuição Laplace assimétrica, em que as distribuições a posteriori das variáveis latentes são comparadas com o intuito de identificar possíveis observações aberrantes. Em seguida, é proposto um modelo de duas partes para analisar dados de proporção com inflação de zeros ou uns, estudando os quantis condicionais e a probabilidade da variável resposta ser igual a zero. Além disso, são propostos modelos de regressão quantílica bayesiana para dados contínuos com um componente discreto no zero, em que parte dessas observações é suposta censurada. Esses modelos podem ser considerados mais completos na análise desse tipo de dados, uma vez que a probabilidade de censura é verificada para cada quantil de interesse. E por último, é considerada uma aplicação desses modelos com correlação espacial, para estudar os dados da eleição presidencial no Brasil em 2014. Nesse caso, os modelos de regressão quantílica são capazes de incorporar essa informação espacial a partir do processo Laplace assimétrico. Para todos os modelos propostos foi desenvolvido um pacote do software R, que está exemplificado no apêndice. / This thesis aims to propose extensions of Bayesian quantile regression models, considering proportion data with zero inflation, and also censored data at zero. Initially, it is suggested an analysis of influential observations, based on the location-scale mixture representation of the asymmetric Laplace distribution, where the posterior distribution of the latent variables are compared with the goal of identifying possible outlying observations. Next, a two-part model is proposed to analyze proportion data with zero or one inflation, studying the conditional quantile and the probability of the response variable being equal to zero. Following, Bayesian quantile regression models are proposed for continuous data with a discrete component at zero, where part of these observations are assumed censored. These models may be considered more complete in the analysis of this type of data, as the censoring probability varies with the quantiles of interest. For last, it is considered an application of these models with spacial correlation, in order to study the data about the last presidential election in Brazil in 2014. In this example, the quantile regression models are able to incorporate spatial dependence with the asymmetric Laplace process. For all the proposed models it was developed a R package, which is exemplified in the appendix.