Neste trabalho analisa-se a relevância de saltos no apreçamento de derivativos de commodities através da comparação de dois modelos. O primeiro leva em consideração um convenience yield com reversão à média, enquanto o segundo é uma generalização do primeiro com saltos no preço à vista. Ambos os modelos são estimados por meio de uma abordagem Bayesiana, sendo as distribuições a posteriori simuladas com o uso de técnincas da família MCMC. Dados de petróleo, trigo e cobre são utilizados para fins de estimação. A análise econométrica indica significância estatística para saltos, mas não encontrou-se evidência significativa de que saltos melhoram o apreçamento de derivativos. / In this work we analyze the relevance of jumps in the pricing of commodity contingent claims by comparing two models. The first takes into account mean-reverting convenience yields, and the second is a generalization of the first with jumps in spot prices. Both models were estimated using a Bayesian approach, and posterior distributions where simulated using MCMC techniques. Oil, copper and wheat data where used for estimation proposes. Econometric analysis indicates statistical significance for jumps, but we found no strong evidence that jumps improve derivative pricing.

A assimetria de informação no sistema de saúde é um tema que ultrapassa o interesse apenas das empresas operadoras de seguro de saúde, de políticas públicas e de pesquisa acadêmica. O presente estudo analisa como os contratos de cosseguro influenciam os fenômenos do risco moral e da seleção adversa presentes nos planos de saúde e sua relação com a demanda de serviços médicos. Neste contexto, analisar a assimetria de informação no sistema de saúde se torna relevante por oferecer uma resposta consistente, que poderá embasar tanto as políticas públicas, quanto a forma de comercialização dos planos pelas empresas. Esse trabalho, a partir da Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios - PNAD 2003, procura observar a eficiência do contrato cosseguro como um mecanismo de mitigação de assimetria de informação, ou seja, excluídos os efeitos dos riscos associados ao indivíduo, se a diferença de contrato altera o comportamento dos agentes. Para atingir esse resultado foi proposto um método para testar a assimetria de informação utilizando o método de Monte Carlo. Os resultados sugerem que os contratos de cosseguros foram eficientes nos planos individuais, enquanto nos planos coletivos sua influência pode ser descartada. Por fim, o trabalho aponta que é mais eficiente, pelo bemestar social, a utilização de cosseguro para os contratos individuais, enquanto para os contratos coletivos são mais eficiente os contratos sem cosseguro. / Asymmetric information in the health care system is a topic of interest for medical insurance, policy makers and scholars. This research analyses how the contracts of coinsurance motivate the moral hazard and adverse selection phenomenon and consequences in medical services demand. In this context, the analysis of asymmetric information in the health care system provides support for the design of public policy and insurance plans. This research aims to estimate a structural model of health insurance and health care choices, using the 2003 National Household Sample Survey PNAD. It tested whether coinsurance contracts can work as efficient mechanisms to reduce risks related to asymmetric information. A methodological procedure using the Monte Carlo method was proposed to test for asymmetric information issues. The research suggests that coinsurance contracts were beneficial for individual plans, from a social welfare perspective. For the group plans, the benefit was not supported

Orientador: Verónica Andrea González-Lopez / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica / Made available in DSpace on 2018-08-18T10:24:16Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Schultz_JoseAdolfodeAlmeida_M.pdf: 781903 bytes, checksum: 6f13c49a1d8a278498ea105b9b9a7a31 (MD5) Previous issue date: 2011 / Resumo: O resumo poderá ser visualizado no texto completo da tese digital / Abstract: The abstract is available with the full electronic digital document / Mestrado / Inferencia Bayesiana / Mestre em Estatística

Neste trabalho analisa-se a relevância de saltos no apreçamento de derivativos de commodities através da comparação de dois modelos. O primeiro leva em consideração um convenience yield com reversão à média, enquanto o segundo é uma generalização do primeiro com saltos no preço à vista. Ambos os modelos são estimados por meio de uma abordagem Bayesiana, sendo as distribuições a posteriori simuladas com o uso de técnincas da família MCMC. Dados de petróleo, trigo e cobre são utilizados para fins de estimação. A análise econométrica indica significância estatística para saltos, mas não encontrou-se evidência significativa de que saltos melhoram o apreçamento de derivativos. / In this work we analyze the relevance of jumps in the pricing of commodity contingent claims by comparing two models. The first takes into account mean-reverting convenience yields, and the second is a generalization of the first with jumps in spot prices. Both models were estimated using a Bayesian approach, and posterior distributions where simulated using MCMC techniques. Oil, copper and wheat data where used for estimation proposes. Econometric analysis indicates statistical significance for jumps, but we found no strong evidence that jumps improve derivative pricing.

A assimetria de informação no sistema de saúde é um tema que ultrapassa o interesse apenas das empresas operadoras de seguro de saúde, de políticas públicas e de pesquisa acadêmica. O presente estudo analisa como os contratos de cosseguro influenciam os fenômenos do risco moral e da seleção adversa presentes nos planos de saúde e sua relação com a demanda de serviços médicos. Neste contexto, analisar a assimetria de informação no sistema de saúde se torna relevante por oferecer uma resposta consistente, que poderá embasar tanto as políticas públicas, quanto a forma de comercialização dos planos pelas empresas. Esse trabalho, a partir da Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios - PNAD 2003, procura observar a eficiência do contrato cosseguro como um mecanismo de mitigação de assimetria de informação, ou seja, excluídos os efeitos dos riscos associados ao indivíduo, se a diferença de contrato altera o comportamento dos agentes. Para atingir esse resultado foi proposto um método para testar a assimetria de informação utilizando o método de Monte Carlo. Os resultados sugerem que os contratos de cosseguros foram eficientes nos planos individuais, enquanto nos planos coletivos sua influência pode ser descartada. Por fim, o trabalho aponta que é mais eficiente, pelo bemestar social, a utilização de cosseguro para os contratos individuais, enquanto para os contratos coletivos são mais eficiente os contratos sem cosseguro. / Asymmetric information in the health care system is a topic of interest for medical insurance, policy makers and scholars. This research analyses how the contracts of coinsurance motivate the moral hazard and adverse selection phenomenon and consequences in medical services demand. In this context, the analysis of asymmetric information in the health care system provides support for the design of public policy and insurance plans. This research aims to estimate a structural model of health insurance and health care choices, using the 2003 National Household Sample Survey PNAD. It tested whether coinsurance contracts can work as efficient mechanisms to reduce risks related to asymmetric information. A methodological procedure using the Monte Carlo method was proposed to test for asymmetric information issues. The research suggests that coinsurance contracts were beneficial for individual plans, from a social welfare perspective. For the group plans, the benefit was not supported

Esta tesis está basada en la modelización jerárquica espacial desde la perspectiva Bayesiana para el estudio de enfermedades en cultivos agrícolas. La necesidad de controlar la variabilidad espacial presente en la mayoría de los datos observados en Agricultura, exige la búsqueda de nuevas alternativas de modelización capaces de recoger adecuadamente la estructura de interrelaciones entre los individuos estudiados. En este sentido, el objetivo general de la tesis es el aporte de herramientas de modelización generales en el ámbito del análisis espacial, que permitan estudiar la presencia de enfermedades en cultivos agrícolas y describan la distribución de los patrones de contagio cuando se tiene poca información y no se tienen covariables explicativas.En general, las modelizaciones propuestas reconocen la existencia de correlación espacial a pequeña escala. Al ilustrar la metodología con datos reales, se reconoce la importancia de la variabilidad espacial y es gracias a ella que puede llegar a comprenderse la dinámica de contagio y el patrón de movilidad de los agentes causantes de la enfermedad en el contexto agrícola. Por lo tanto, un proceso espacial combinado con modelos jerárquicos y vistos desde el paradigma Bayesiano, permite la construcción de herramientas útiles en estudios epidemiológicos en cualquier contexto, y permiten estudiar la incidencia y extensión de fenómenos asociados a un proceso espacial. / Monsalve Graterol, NC. (2013). Modelos jerárquicos bayesianos espaciales en epidemiología agrícola [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/19161

A utilização de metodologias Bayesianas tem se tornado freqüuente nas aplicações em Genética, em particular em mapeamento de QTLs usando marcadores moleculares. Mapear um QTL implica em identificar sua posição no genoma, bem como seus efeitos genéticos. A abordagem Bayesiana combina, através do Teorema de Bayes, a verossimilhança dos dados fenotípicos com distribuições a priori atribuídas a todos os parâmetros desconhecidos (número, localização e efeito do QTL) induzindo distribuições a posteriori a respeito dessas quantidades. Métodos de mapeamento Bayesiano podem tratar o número desconhecido de QTLs como uma variável aleatória, resultando em complicações na obtençãao da amostra aleatória da distribuição conjunta a posteriori, uma vez que a dimensão do espaço do modelo pode variar. O Método MCMC com Saltos Reversíveis (MCMC-SR), proposto por Green(1995), é excelente para explorar distribuições a posteriori nesse contexto. O método proposto foi avaliado usando dados simulados no WinQTLCart, onde o maior objetivo foi avaliar diferentes prioris atribuídas para o número de QTLs. / The use of Bayesian methodology in genetical applications has grown increasingly popular, in particular in the analysis of quantitative trait loci (QTL) for studies using molecular markers. In such analyses the aim is mapping QTLs, estimating their locations in the genome and their genotypic effects. The Bayesian approach proceeds by setting up a likelihood function for the phenotype and assigning prior distributions to all unknowns in the problem (number of QTL, chromosome, locus, genetics effects). These induce a posterior distribution on the unknown quantities that contains all of the available information for inference of the genetic architecture of the trait. Bayesian mapping methods can treat the unknown number of QTL as a random variable, which has several advantages but results in the complication of varying the dimension of the model space. The reversible jump MCMC algorithm offers a powerful and general approach to exploring posterior distributions in this setting. The method was evaluated by analyzing simulated data, where the major goal was evaluate if different priors distributions on the QTL numbers.

Orientadores: Jorge Alberto Achcar, Luiz Koodi Hotta / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica / Made available in DSpace on 2018-08-17T21:22:44Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Diniz_MarcioAugusto_M.pdf: 2168206 bytes, checksum: 900902dfc4c68974431fbf2286d5cca6 (MD5) Previous issue date: 2011 / Resumo: A modelagem matemática de epidemias apresenta grande relevância para a área de epidemiologia por possibilitar uma melhor compreensão do desenvolvimento da doença na população e permitir analisar o impacto de medidas de controle e erradicação. Neste contexto, os modelos compartimentais SEIR (Suscetíveis - Expostos - Infectantes - Removidos) que foram introduzidos por Kermarck e Mckendrick (1927 apud YANG, 2001, Capítulo 1) são extremamente utilizados. Esta dissertação discute o modelo SEIR encontrado em Lekone e Finkenstädt (2006) que considera a introdução das medidas de intervenção na taxa de contato entre suscetíveis e infectantes, e é aplicado aos dados parcialmente observados da epidemia de febre hemorrágica Ebola, ocorrida no Congo em 1995, através de métodos bayesianos. Em uma segunda etapa, o modelo é modificado a fim de considerar a introdução das medidas de intervenção também na taxa de remoção. A utilização da taxa de remoção não homogênea permite uma quantificação do impacto das medidas de intervenção mais próxima da realidade. Além disso, nos dois modelos considerados, uma análise da incerteza gerada pela observação parcial dos dados e uma análise de sensibilidade da escolha das distribuições a priori são realizadas a partir de simulações. E também, é apresentada uma discussão sobre erros de especificação da taxa de remoção Por fim, os dois modelos são aplicados aos dados da epidemia de febre hemorrágica Ebola e os resultados são discutidos / Abstract: Mathematical modeling of epidemics has great relevance to the area of epidemiology by enabling a better understanding of the development of the disease in the population and allow the analysis of the impact of eradication and control measures. In this context, SEIR (Susceptible-Exposed-Infectious-Removed) compartmental models that were introduced by Kermarck e Mckendrick (1927 apud YANG, 2001, Chapter 1) are extremely used. This essay discusses the SEIR model found in Lekone e Finkenstädt (2006) that considers the introduction of intervention measures in the contact rate between susceptible and infectious, and is applied to data partially observed the outbreak of Ebola hemorrhagic fever in Congo, held in 1995, by Bayesian methods. In a second step, the model is modified in order to consider the introduction of intervention measures in the removal rate. The use of time in-homogeneous removal rate allows quantification of the impact of intervention measures closer to reality. In addition, both models considered, an analysis of uncertainty generated by partial observation and a sensitivity analysis of the choice of a priori distributions are made from simulations. And also, a discussion about errors of removal rate specification. Finally, the two models are applied to the data of Ebola hemorrhagic fever epidemic and the results are discussed / Mestrado / Métodos Estatísticos / Mestre em Estatística

A utilização de metodologias Bayesianas tem se tornado freqüuente nas aplicações em Genética, em particular em mapeamento de QTLs usando marcadores moleculares. Mapear um QTL implica em identificar sua posição no genoma, bem como seus efeitos genéticos. A abordagem Bayesiana combina, através do Teorema de Bayes, a verossimilhança dos dados fenotípicos com distribuições a priori atribuídas a todos os parâmetros desconhecidos (número, localização e efeito do QTL) induzindo distribuições a posteriori a respeito dessas quantidades. Métodos de mapeamento Bayesiano podem tratar o número desconhecido de QTLs como uma variável aleatória, resultando em complicações na obtençãao da amostra aleatória da distribuição conjunta a posteriori, uma vez que a dimensão do espaço do modelo pode variar. O Método MCMC com Saltos Reversíveis (MCMC-SR), proposto por Green(1995), é excelente para explorar distribuições a posteriori nesse contexto. O método proposto foi avaliado usando dados simulados no WinQTLCart, onde o maior objetivo foi avaliar diferentes prioris atribuídas para o número de QTLs. / The use of Bayesian methodology in genetical applications has grown increasingly popular, in particular in the analysis of quantitative trait loci (QTL) for studies using molecular markers. In such analyses the aim is mapping QTLs, estimating their locations in the genome and their genotypic effects. The Bayesian approach proceeds by setting up a likelihood function for the phenotype and assigning prior distributions to all unknowns in the problem (number of QTL, chromosome, locus, genetics effects). These induce a posterior distribution on the unknown quantities that contains all of the available information for inference of the genetic architecture of the trait. Bayesian mapping methods can treat the unknown number of QTL as a random variable, which has several advantages but results in the complication of varying the dimension of the model space. The reversible jump MCMC algorithm offers a powerful and general approach to exploring posterior distributions in this setting. The method was evaluated by analyzing simulated data, where the major goal was evaluate if different priors distributions on the QTL numbers.

Orientadores: Caio Lucidius Naberezny Azevedo, Dalton Francisco de Andrade / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática Estatística e Computação Científica / Made available in DSpace on 2018-08-24T22:30:44Z (GMT). No. of bitstreams: 1 PadillaGomez_JuanLeonardo_M.pdf: 10775900 bytes, checksum: 50bc9965f728b4b04b42b7428c3ec8ab (MD5) Previous issue date: 2014 / Resumo: No presente trabalho propõe-se novos modelos da Teoria de Resposta ao Item Multidimensional (TRIM) para respostas dicotômicas ou dicotomizadas considerando uma estrutura de grupos múltiplos. Para as distribuições dos traços latentes de cada grupo, propõe-se uma nova parametrização da distribuição normal assimétrica multivariada centrada, que combina as propostas de Lachos (2004) e de Arellano-Valle et.al (2008), a qual não só garante a identificabilidade dos modelos aqui introduzidos, mas também facilita a interpretação e estimação dos seus parâmetros. Portanto, nosso modelo representa uma alternativa interessante, para solucionar os problemas de falta de identificabilidade encontrados por Matos (2010) e Nojosa (2008), nos modelos multidimensionais assimétricos de um único grupo por eles desenvolvidos. Estudos de simulação, considerando vários cenários de interesse prático, foram conduzidos a fim de avaliar o potencial da tríade: modelagem, métodos de estimação e ferramentas de diagnósticos. Os resultados indicam que os modelos considerando a assimetria nos traços latentes, em geral, forneceram estimativas mais acuradas que os modelos tradicionais. Para a seleção de modelos, utilizou-se o critério de informação deviance (DIC), os valores esperados do critério de informação de Akaike (EAIC) e o critério de informação bayesiano (EBIC). Em relação à verificação da qualidade do ajuste de modelos, explorou-se alguns métodos de checagem preditiva a posteriori, os quais fornecem meios para avaliar a qualidade tanto do instrumento de medida, quanto o ajuste do modelo de um ponto de vista global e em relação à suposições específicas, entre elas a dimensão do teste. Com relação aos métodos de estimação, adaptou-se e implementou-se vários algoritmos MCMC propostos na literatura para outros modelos, inclusive a proposta de aceleração de convergência de González (2004), os quais foram comparados em relação aos aspectos de qualidade de convergência através do critério de tamanho efetivo da amostra de Sahu (2002). A análise de um conjunto de dados reais, referente à primeira fase do vestibular da UNICAMP de 2013 também foi realizada / Abstract: In this work it is proposed a new class of Multidimensional Item Response Theory (MIRT) models for dichotomic or dichotomized answers considering a multiple group structure. For the latent traits distribution of each group, it is proposed a new parametrization of the centered multivariate skew normal distribution, which combines the proposed by Lachos (2004) and the one proposed by Arellano-Valle et.al (2008), which not only ensures de identifiability of our proposed models, but also it makes simpler the interpretation and estimation of their parameters. Hence, our model stands as an important alternative, in order to solve the identifiability problems found for the one group multidimensional skewed models proposed by Matos (2010) and Nojosa (2008). Simulation studies, taking into account some situations of practical interest, were conducted in order to evaluate the potential of the triad: modeling, estimation methods and diagnostic tools. The results indicate that the models considering a skew component on the latent traits, in general, produced more accurate results than those ones obtained with the symmetric models. For model selection, it was used the deviance information criterion (DIC), the expected values of both the Akaike¿s information criterion (EAIC) and bayesian information criteron (EBIC). Concerning assessment of model fit quality, it was explored posterior predictive checking methods, which allows for evaluating the quality of the measure instrument as well as the quality fit of the model from a global point of view and related to specific assumptions, as the test dimensionality. Concerning the estimation methods, it was adopted and implemented several MCMC algorithms proposed in the literature for other models, including the convergence accelerating propose algorithm by Gonzalez (2004), which were compared concerning some convergence quality aspects through the Sahu (2002) effective sample size. The analysis of a real data set, from the 2013 first stage of the UNICAMP admission exam was done as well / Mestrado / Estatistica / Mestre em Estatística