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Uso de transformações em modelos generalizados da família exponencial, modelos simétricos e modelos de volatilidade estocástica

Processo: 07/07612-0
Linha de fomento:Auxílio à Pesquisa - Regular
Vigência: 01 de fevereiro de 2008 - 31 de janeiro de 2010
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Probabilidade e Estatística - Estatística
Pesquisador responsável:Marinho Gomes de Andrade Filho
Beneficiário:Marinho Gomes de Andrade Filho
Instituição-sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
Assunto(s):Inferência estatística  Modelos lineares generalizados 

Resumo

Neste projeto, focamos duas linhas de pesquisa: a primeira corresponde à obtenção de ajustes para a verossimilhança perfilada para os modelos TGLM (Transformed Generalized Linear Models), TSM (Transformed Symmetric Models) e TGARMA (Transformed Generalized ARMA Models), estes resultados podem ainda ser estendidos para os modelos generalizados de volatilidade estocástica (GVS) e a segunda linha visa a abordagem Bayesiana dos modelos considerados no projeto. No contexto Bayesiano são consideradas funções densidades a priori propostas por Box e Cox (1964) e densidades a priori proposta por Pericchi (1981) e faremos aplicação destas funções para a classe dos modelos generalizados transformados definidos em Cordeiro e Andrade (2007a), Cordeiro e Andrade (2007b) e dos modelos generalizados de volatilidade estocásticos (TGSV) definidos por Barossi et al, (2007). Todos os resultados inferenciais derivados dos resultados teóricos obtidos no projeto serão avaliados e comparados através de simulação de Monte Carlo. Todas as simulações serão desenvolvidas a partir de programas construídos usando a linguagem de programação em Matlab, R, SAS, WinBugs e aplicações serão apresentadas. Como produto adicional dessas pesquisas deverão ser desenvolvidos diversos procedimentos iterativos para a estimação paramétrica através do uso de algoritmos de máxima verossimilhança e algoritmos de simulação de Monte Carlo em Cadeia de Markov (MCMC) para abordagem Bayesiana dos modelos considerados, além de alguns resultados inferenciais e diversas aplicações. Pretendemos com esta pesquisa, dar suporte a dissertações de mestrado e teses de doutorado no programa de pós-graduação nos quais estão credenciado os respectivos pesquisadores envolvidos no projeto. Temos como meta publicar artigos em periódicos internacionais da área e divulgar os resultados em congressos nacionais e internacionais. O período previsto para o projeto é de 24 meses. (AU)

Publicações científicas
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
CONCEICAO, KATIANE S.; PIRES, RUBIANE M.; LOUZADA, FRANCISCO; ANDRADE, MARINHO G.; DINIZ, CARLOS A. R. A generalized species-area relationship: The Poisson distribution case. BRAZILIAN JOURNAL OF PROBABILITY AND STATISTICS, v. 28, n. 3, p. 446-460, AUG 2014. Citações Web of Science: 0.

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