Modelos de estrutura de covariância para dados longitudinais considerando o plano amostral complexo

In this monograph statistical methods are studied with the support of computational tools with the aim of analysing panel data from the British Household Panel Survey (BHPS). Statistical inference procedures for parameters of mixed models are evaluated considering different longitudinal covariance structures. Comparisons between estimation methods that consider the complex sampling design and those which ignore it are carried out through a simulation study and the behavior of estimators which are based upon adjustment functions is assessed. The following estimation methods are considered: maximum likelihood, maximum pseudo-likelihood and generalized least squares. The performance of the estimators is also evaluated for scenarios which consider data being generated from different probability distributions, including both symmetrical and asymmetrical distributions.Nesta monografia são estudados métodos estatísticos com o apoio de ferramentas computacionais para o estudo de dados do tipo painel oriundos da pesquisa British Househould Panel Survey (BHPS). Procedimentos de inferência estatística para parâmetros de modelos de efeitos mistos são avaliados considerando diferentes estruturas longitudinais de covariância. Comparações entre métodos de estimação que consideram o plano amostral complexo e aqueles que o ignoram são realizadas através de um estudo de simulação e o comportamento de estimadores que tem como base funções de ajuste é avaliado. São considerados os seguintes métodos de estimação pontual: máxima verossimilhança, máxima pseudo verossimilhança e mínimos quadrados generalizados. O desempenho dos estimadores também é avaliado considerando cenários em que os dados são gerados a partir de diferentes distribuições de probabilidade, incluindo tanto distribuições simétricas quanto assimétricas

Seleção de variáveis via Backward em Modelo Linear Normal Assimétrico

This work aims to select variables using the backward method, via Akaike Information Criterion (AIC), in a linear regression model with errors following a Skew normal distribution. We investigated the effect of multicollinearity of the explanatory variables and the lack of correlation between the explanatory variables dependent on the fit of the final model (parsimony) process variable. The purpose of this research is to verify the quality of the selection method proposed in this monograph. For this, we investigated four strategies for selecting the final model. The first strategy is to investigate the goodness of fit of the final model without using any prior exploratory analysis variable selection using the backward method, via AIC. In the second strategy will be phased out problems of lack of correlation between the dependent variable and the explanatory variables before using the selection method. In the third strategy will be removed problems of multicollinearity of the explanatory variables before using the method studied. Finally, the fourth strategy will be removed the two problems mentioned above before selection. A simulation study is conducted to demonstrate the best strategy for model selection. Finally, the proposal of this monograph is applied to a real data set.Este trabalho tem por objetivo propor uma nova maneira de selecionar variáveis usando o método backward, via Critério de Informação Akaike (AIC), em um modelo de regressão linear com erros seguindo uma distribuição Normal Assimétrica. Investigaremos o efeito de multicolinearidade das variáveis explicativas e da falta de correlação da variável dependente com as variáveis explicativas no processo de ajuste do modelo final (parcimônia). O objetivo dessa investigação será verificar a qualidade do método de seleção proposto nesta monografia. Para tanto, serão investigadas quatro estratégias de seleção do modelo final. A primeira estratégia será investigar a qualidade do ajuste do modelo final sem utilizar nenhuma analise exploratória anterior a seleção de variáveis usando o método Backward, via AIC. Na segunda estratégia serão retirados os problemas de falta de correlação da variável dependente com as variáveis explicativas antes de utilizar o método de seleção. Já na terceira estratégia serão retirados os problemas de multicolinearidade das variáveis explicativas antes de utilizar o método estudado. E por último, na quarta estratégia serão retirados os dois problemas citados anteriormente antes da seleção. Este estudo de simulação será realizado para demonstrar a melhor estratégia de seleção do modelo. Por fim, a proposta desta monografia será aplicada a um conjunto de dados reais

Efeito de Diferentes Estruturas de Correlação nos Ângulos Formados entre Componentes Principais e Interpretáveis em Amostras com Presença de Pontos Discrepantes

Análise de Componentes Principais (ACP) tem como objetivo descrever a estrutura de covariâncias de um vetor aleatório utilizando combinações lineares das variáveis originais. Em algumas situações, os coeficientes dos Componentes Principais (CP) podem não ser facilmente interpretados devido ao número de variáveis ou presença de pontos discrepantes. Assim foram introduzidos os Componentes Interpretáveis (CI), os quais são avaliados através do ângulo formado entre os mesmos e os Componentes Principais. O presente trabalho tem como objetivo avaliar os efeitos de diferentes estruturas de correlação via Simulação de Monte Carlo e estatística circular na distribuição dos ângulos formados entre os componentes em amostras com e sem contaminação. Foi verificado que as estruturas de correlação atuam de forma diferente nos ângulos, sendo a estrutura de Simetria Composta a que apresenta menores médias angulares para os primeiros componentes em situações de maior coeficiente de correlação. Foi verificado também que a contaminação da amostra não atua diretamente na magnitude dos valores esperados dos ângulos

Adaptação de modelo de acompanhamento de obras públicas e validação por meio da sua aplicação a projetos da Universidade de Brasília

Trabalho de conclusão de curso (graduação)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2018.O presente trabalho é a adaptação de um método de acompanhamento financeiro de obras públicas. É corriqueiro o atraso nas obras públicas, fazendo-se necessário um método eficiente de fiscalização. Um modelo de fiscalização previamente desenvolvido para uso na Câmara dos Deputados foi utilizado como base para realização do trabalho. O modelo previamente desenvolvido buscava determinar se o empreendimento sob análise terminaria no prazo previsto ou não com base nos dados financeiros coletados. Este trabalho busca, por meio da alteração de premissas utilizadas anteriormente, adaptar o modelo anteriormente e aplicá-lo a dois projetos em andamento na Universidade de Brasília. Utilizando o aplicativo Excel, foram geradas planilhas por meio das quais o usuário pode entrar com dados relativos a projetos em acompanhamento. A partir desses dados, são gerados diversos índices que são utilizados para verificar o andamento do projeto. De forma automatizada, estas planilhas realizam simulações probabilísticas com base na distribuição normal assimétrica para determinar a probabilidade de conclusão do empreendimento. Além disso, estima-se o número de etapas adicionais necessárias caso o projeto não seja concluído por meio de um novo índice desenvolvido exclusivamente para este trabalho. Este modelo foi validado mediante a sua aplicação a dois projetos em andamento na Universidade de Brasília. Ambos os projetos tiveram os seus cronogramas revisitados. Uma análise dos indicadores foi feita para os cronogramas elaborados antes e depois do remanejamento. Se determinou que estes indicadores corroboram com as observações empíricas dos gestores do projeto no sentido de que o remanejamento era necessário. Isso mostra que os índices podem ser utilizados para acompanhamento a distância sem a necessidade de se estar presente no cotidiano da obra

Estimador regressão para dados assimétricos

This paper aims at proposing a modification in the structure of the regression estimator, considering the estimator of the coefficient of linear regression line, ie, denoted by hat beta skewness rather than under normality. Thus we named this proposed estimator as an estimator for skewness data. From this change we will compare the estimators on the bias and variance of the same, the variance of hat beta estimates for each estimator, assuming a normal distribution skewed. To illustrate the proposed methodology, we consider a simulation study and application to actual data.Este artigo tem como objetivo propor uma modificação na estrutura do estimador de regressão, considerando o estimador do coeficiente da reta de regressão linear, ou seja, denotado por assimetria beta hat e não sob normalidade. Assim, nomeamos este estimador proposto como um estimador para dados de assimetria. A partir dessa mudança, compararemos os estimadores sobre o viés e a variância do mesmo, a variância das estimativas de hat beta para cada estimador, assumindo uma distribuição normal assimétrica. Para ilustrar a metodologia proposta, consideramos um estudo de simulação e aplicação a dados reais

Comparação numérica de diferentes distribuições para prever medidas de risco

Na Gestão de Risco as principais medidas de risco utilizadas são o VaR (Value at Risk) e a ES (Expected Shortfall), sendo recomendadas pelo Acordo de Basileia para o uso de bancos e instituições financeiras. Ambas as medidas podem ser estimadas usando diferentes abordagens, como a Simulação Histórica (HS, Historic Simulation), a Simulação Histórica Filtrada (FHS, Filtered Historic Simulation) e o GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedacity). Esse estudo teve o intuito de identificar, de comparar distribuições do modelo GARCH, via simulações de Monte Carlo, para prever o VaR e a ES. Adicionalmente, foi considerado a HS. A análise da performance dos modelos, para prever uma das medidas, foi realizada via funções de perda. Os resultados indicam que o melhor modelo de estimação para prever o VaR é a FHS e que para a ES os melhores resultados foram obtidos pelos modelos paramétricos. Dentre as distribuições do GARCH, a que obteve os melhores resultados foi a t-Student, tanto para o VaR quanto para a ES

MODELAGEM DA VOLATILIDADE EM PERÍODOS DE CRISE: ANÁLISE DAS DISTRIBUIÇÕES ALTERNATIVAS NO BRIC E NOS EUA

A crise no mercado imobiliário norte-americano, em 2007, atingiu fortemente os mercados de capitais dos EUA e dos países europeus. Crises financeiras com a magnitude da crise de 2007/2008 trazem à tona importantes questões relativas aos mercados financeiros. Este trabalho visa investigar como a especificação da distribuição influenciou a modelagem da volatilidade no período que abrangeu a crise financeira de 2007/2008. Foram utilizados, para a análise,por meio do modelo APARCH,  dados semanais dos índices das principais bolsas do BRIC (Brasil, Rússia, Índia e Chi    na) e dos Estados Unidos. A modelagem foi realizada em três subdivisões da amostra, supondo-se seis distribuições distintas: normal, normal assimétrica,  tstudent, t-student assimétrica, generalizada e generalizada assimétrica. Como resultado do estudo, constatouse que há variação na distribuição melhor ajustada durante o período de crise para quase todos os países. A variação tanto das distribuições quanto das significâncias e magnitudes dos coeficientes pode levar a crer que períodos de oscilação e instabilidade financeira podem influenciar na modelagem de séries financeiras, alterando a magnitude e significância de coeficientes, e ser decorrentes de efeito contágio.The real estate market crisis in North America in 2007 has strongly affected the capital markets in the US and Europe. Financial crises of the magnitude of that of 2007/2008 bring up important issues about financial markets. This paper investigates how distribution specification influences volatility modeling in the period including the financial crisis of 2007/2008.  Analysis was carried out by using weekly index data from the main stock exchanges of  BRIC (Brazil, Russia, India and China) and the United States, using the APARCH model. The modeling is done in three subdivisions of  the sample considering six different distributions, normal, skewed normal, t-student, skewed  t-student, generalized and skewed generalized. Results of this research showed a variation in the distribution better adjusted during the crisis period, for almost all countries. Variation  in the distributions as well as in the significances and magnitudes of the coefficients can lead to the conclusion  that periods of financial oscillation and instability can influence the modeling of financial series, changing the magnitude and significance of coefficients, and be due to the  contagion  effect.La  crisis en el mercado inmobiliario norte-americano, en 2007, alcanzó estrechamente los mercados de capitales de los EEU y de los países europeos. Crisis financieras con la magnitud de la crisis de 2007/2008 traen a tono importantes cuestiones relativas a los mercados financieros. Este trabajo desea investigar como la especificación de la distribución influenció el modelado de la volatilidad en el periodo que alcanzó la crisis financiera de 2007/2008. Para el análisis fueron utilizados datos semanales de los índices de las principales bolsas del BRIC (Brasil, Rusia, India y China) y de los Estados Unidos, usándose el modelo APARCH. El modelado se realiza en  tres subdivisiones de la muestra, suponiéndose seis distribuciones distintas: normal, normal asimétrica, t-student, t-student asimétrica, generalizada y generalizada asimétrica. Como resultado del estudio, se constató que hay variación en la  distribución mejor ajustada durante el periodo de crisis para casi todos los países. A variación tanto de las distribuciones cuanto de los significados y magnitudes de los coeficientes puede llevar a creer que periodos de oscilación e instabilidad financiera pueden influenciar en el  modelado de series financieras, alterando la magnitud y significado de coeficientes, y ser decurrentes del efecto contagio

Sabedorias e ilusões da análise regional

The aim of this article is to present some particularities of the regional studies, usually underestimated by people who work in this area. First of all, we try to show how much the type and level of regional division adopted can influence (and, eventually, distort) the results of any analysis. After that, we try to show how misleading may be the acritical use of economic tools and measures, developed and attached to national analysis, in regional studies. Finally, we try to show how misleading may be the acritical acceptance of political and institutional criterions of territorial division (municipalities, states, etc.) in scientifical regional research. Once there isn’t any natural or universal rule determining the creation (and destruction) of municipalities (or any other political divisions of a territory), the diversity of those institutional structures usually biases the results of regional data and research

Sabedorias e ilusões da análise regional

The aim of this article is to present some particularities of the regional studies, usually underestimated by people who work in this area. First of all, we try to show how much the type and level of regional division adopted can influence (and, eventually, distort) the results of any analysis. After that, we try to show how misleading may be the acritical use of economic tools and measures, developed and attached to national analysis, in regional studies. Finally, we try to show how misleading may be the acritical acceptance of political and institutional criterions of territorial division (municipalities, states, etc.) in scientifical regional research. Once there isn’t any natural or universal rule determining the creation (and destruction) of municipalities (or any other political divisions of a territory), the diversity of those institutional structures usually biases the results of regional data and research

Sabedorias e ilusões da análise regional

The aim of this article is to present some particularities of the regional studies, usually underestimated by people who work in this area. First of all, we try to show how much the type and level of regional division adopted can influence (and, eventually, distort) the results of any analysis. After that, we try to show how misleading may be the acritical use of economic tools and measures, developed and attached to national analysis, in regional studies. Finally, we try to show how misleading may be the acritical acceptance of political and institutional criterions of territorial division (municipalities, states, etc.) in scientifical regional research. Once there isn’t any natural or universal rule determining the creation (and destruction) of municipalities (or any other political divisions of a territory), the diversity of those institutional structures usually biases the results of regional data and research.O objetivo deste trabalho é apresentar algumas particularidades dos estudos regionais, usualmente subestimadas pelos estudiosos da área. Em primeiro lugar, procuramos demonstrar o quanto o recorte regional pode influenciar e distorcer os resultados da análise. Na seqüência, procuramos demonstrar o equívoco inerente à aplicação às regiões de medidas de desempenho econômico constituídos com vistas à mensuração do desempenho nacional. Por fim, chamamos a atenção para os equívocos inerentes ao resgate acrítico de regionalizações que partem de divisões político-institucionais contingentes (municípios, estados federados, etc.). E isso porque, dada a inexistência de regras universais para a criação dessas estruturas, a diversidade qualitativa de dados (e das médias obtidas com os mesmos) viesa os resultados da pesquisa regional