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    • GARMA models, a new perspective using Bayesian methods and transformations 

      Andrade, Breno Silveira de (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 

      Sae Hon Sung, Victor (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 usando métodos de Monte Carlo Hamiltoniano 

      Dias, David de Souza (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 

      Condori, Ritha Rubi Huaysara (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 

      Assis, Raul Caram de (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 

      Costa, Laila Letícia da Silva (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 

      Mamani Bustamante, Juan Pablo (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 

      Iriarte Salinas, Yuri Antonio (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 

      Granzotto, Daniele Cristina Tita (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 ...

    • Metanálise para modelos de regressão 

      Santos, Laryssa Vieira dos (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 

      Camargo, Juliana Shibaki (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 

      Paixão, Rafael Soares (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 

      Macerau, Walkiria Maria de Oliveira (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 

      Silva, Diego Mattozo Bernardes da (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 

      Ribeiro, Taís Roberta (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 

      Gomes, José Clelto Barros (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 

      Xavier, Cleber Martins (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 

      Hartmann, Marcelo (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 ...

    • Modelagem conjunta de dados longitudinais e de sobrevivência para avaliação de desfechos clínicos do parto 

      Maiorano, Alexandre Cristovão (Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 06/12/2018)
      As most pregnancy-related deaths and morbidities are clustered around the time of child birth, the quality of care during this period is crucial for mothers and their babies. To monitor the women at this stage, the partograph ...

    • Modelagem da volatilidade em séries temporais financeiras via modelos GARCH com abordagem bayesiana 

      Aquino Gutierrez, Karen Fiorella (Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 18/07/2017)
      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 ...