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GARMA models, a new perspective using Bayesian methods and transformations
(Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 16/12/2016)Generalized autoregressive moving average (GARMA) models are a class of models that was developed for extending the univariate Gaussian ARMA time series model to a flexible observation-driven model for non-Gaussian time ... -
Hedging no modelo com processo de Poisson composto
(Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 07/12/2015)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 ... -
Inferência Bayesiana em modelos de volatilidade estocástica na média utilizando o método de Monte Carlo Hamiltoniano em variedade Riemanniana
(Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 21/02/2024)This paper considers the stochastic volatility in mean model, where the conditional distribution of the data belongs to the mixed-scale normal family for modeling financial time series. This model class is more robust in ... -
Inferência bayesiana em modelos de volatilidade estocástica usando métodos de Monte Carlo Hamiltoniano
(Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 10/08/2018)This paper presents a study using Bayesian approach in stochastic volatility models for modeling financial time series, using Hamiltonian Monte Carlo methods (HMC). We propose the use of other distributions for the errors ... -
Inferência Bayesiana para modelos de volatilidade estocástica baseados em mistura de escala da distribuição normal assimétrica
(Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 28/02/2023)This dissertation aims to evaluate and compare the performance of the No-U-Turn Sampler (NUTS) algorithm, implemented in the Stan software, in estimating the parameters of stochastic volatility models with leverage based ... -
Inferência em modelos de mistura via algoritmo EM estocástico modificado
(Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 02/06/2017)We present the topics and theory of Mixture Models in a context of maximum likelihood and Bayesian inferece. We approach clustering methods in both contexts, with emphasis on the stochastic EM algorithm and the Dirichlet ... -
Inferência em redes aleatórias com pesos discretos
(Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 04/04/2023)Random networks have been widely used to describe interactions between objects, including interpersonal relationships between individuals. One of the most important features of networks is the presence of communities, which ... -
Influência local com procura "forward' em modelos de regressão linear
(Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, , 25/02/2015)The identification of influential and/or atypical observations in a data set is known as a part of the diagnostic analysis. One of the purposes of the diagnostic analysis is to verify the robustness of a statistical model, ... -
Lambert-F univariate distributions for asymmetrical data
(Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 16/12/2021)In this dissertation, we propose new univariate continuous distributions for modeling asymmetrical data. Initially, starting from a non-linear parametric transformation of an uniform random variable, we propose a new ... -
Mapas da transmutação : modelagem, propriedades estruturais, estimação e aplicações
(Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 05/12/2016)Initially, we use the quadratic transmutation maps to compose a new probability model: the transmuted log-logistic distribution. Transmutation maps are a convenient way of constructing new distributions, in particular ... -
Melhorando a tomada de decisões na construção: Modelagem não paramétrica de atrasos induzidos pelo clima
(Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 23/05/2024)Effective construction project management faces significant challenges due to frequent delays, many of which are influenced by climatic variables. Anticipating these delays is crucial, and although various methods based ... -
Metanálise para modelos de regressão
(Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 28/10/2016) -
Método bagging para aprimoramento de previsões de séries temporais
(Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 22/10/2021)Different methodologies are proposed and explored aiming to reduce time series forecasting error. A promising approach consists in combining different forecasts from different models in order to get a better accuracy, ... -
Método Zero-Variance para Monte Carlo Hamiltoniano aplicado a modelos GARCH univariados e multivariados
(Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 13/05/2021)This PhD work develops, compares and applies Monte Carlo Markov Chains (MCMC) methods for parameter estimation in univariate and multivariate GJR-GARCH models. Specifically, the following problems are addressed: (i) ... -
Métodos Bayesianos para seleção de modelos de mistura de distribuições normais e t de Student assimétricas
(Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 28/06/2023)In this work, we consider mixture models whose components of the mixture are modeled by the skew normal and skew t distributions. For the estimation of these skew mixtures models, we used a Bayesian approach, via Markov ... -
Métodos de categorização de variáveis preditoras em modelos de regressão para variáveis binárias
(Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 13/06/2017)Regression models for binary response variables are very common in several areas of knowledge. The most used model in these situations is the logistic regression model, which assumes that the logit of the probability of ... -
Métodos de estimação baseados em modelos na presença de dados faltantes
(Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 14/10/2022)The missing data are observations that should have been made, but were not for some reason, thus reducing the ability to understand the nature of the phenomenon, in addition to making it difficult to extract information ... -
Métodos de estimação em modelos de efeitos mistos não lineares de caudas pesadas
(Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 05/12/2019)Parameter estimation in nonlinear mixed-effects models is often challenging. In this thesis, a comparison of estimation methods for these models is proposed under a frequentist approach. In the first study, a comparison ... -
Métodos de Monte Carlo Hamiltoniano aplicados em modelos GARCH
(Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 26/04/2019)One of the most important informations in financial market is variability of an asset. Several models have been proposed in literature with a view of to evaluate this phenomenon. Among them we have the GARCH models. This ... -
Métodos de Monte Carlo Hamiltoniano na inferência Bayesiana não-paramétrica de valores extremos
(Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, , 09/03/2015)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 ...