Eu possuo graduação e mestrado em Estatística pela UFRJ (1990 e 1994) e doutorado em Estatística e Teoria da Decisão pela Duke University (2000). Eu fui Professor Assistente de Estatistica da Universidade Federal Fluminense entre Abril de 1992 e Fevereiro de 1996 e da Universidade Federal do Rio de Janeiro de Marco de 1996 a Junho de 2000; Professor Adjunto de Estatistica da Universidade Federal do Rio de Janeiro de Julho de 2000 a Agosto de 2003; Assistant Professor of Econometrics and Statistics da University of Chicago Booth School of Business de Setembro de 2003 a Agosto de 2007 e Associate Professor of Econometrics and Statistics da University of Chicago Booth School of Business Setembro 2007 a Agosto 2013. Atualmente sou Professor de Estatistica e Econometria do Insper - Instituto de Ensino e Pesquisa. Venho trabalhando em varias areas da Estatistica e da Econometria, com particular enfase em metodos computacionais (MCMC, algoritmos de saltos reversiveis e filtros de particulas) e na abordagem Bayesiana em modelos dinamicos, modelos fatoriais, modelos espaco-temporais, teoria do valor extremo, copula dinamica, modelos de mixtures, modelos de volatilidade estocastica univariada e multivariada, econometria financeira e series temporais e variaveis instrumentais. Administrei mini-cursos e tutoriais em varias conferencias (SINAPE, 2002, Encontro Brasileiro de Estatistica Bayesiana, 2008,International Meeting of the Psychometric Society, 2007, Escola de Series Temporais e Econometria, 1995,2009, Encontro Brasileiro de Financas, 2004, Encontro da Associacao Brasileira de Matematica, 2002) e em varias universidades e instituicoes (Institute of Advanced Studies, Viena, 2006, SAMSI, EUA, 2008, Universidade Bocconi, Milao, 2009, INPE, 2009, Universita Politecnica da Catalunya, 2009, University of Pretoria, 2011, Banco Central do Brasil, 2012, IME-USP, 2012). Desde 2000 ministrei cerca de 80 palestras em diversas universidades/institutos brasileiros (IPEA, USP, UFRJ, FGV, PUC-RJ, Unicamp, IBMEC, CIMAT, UFMG, Insper, ICMC-US, UNB, UFSCAR) e internacionais (Valencia, UPC, Chicago, NCSU, Michigan, Duke, Missouri, Atlanta FED, Zaragoza, UNAM, Connecticut, IAS Vienna, UC Santa Cruz, UC Irvine, Penn State, New Mexico, NIU, UT Austin, Columbia, Rutgers, Milwaukee, GWU ,BYU, USC, Waterloo, UW, UVienna, TI-Amsterdam, UC Boulder, Toronto, HEC Paris, Institut Henri Poincare, Purdue, Northwestern, Bocconi). Desde 2000 fui convidado a palestrar em cerca de 80 encontros nacionais (INPE, SEAGRO, ESTE, UFRJ, EPGE, IMPA, USP, SINAPE, SBE, Escola de regressao) e internacionais(INFORMS, JSM, ICE, Valencia, SBIES, SAMSI, IOWA, UIC, Oxford, Connecticut, Tokyo, BISP, Arkansas, Varanasi, LSU, ISBA, Kobe, Chicago, COBAL, Biometry, Tirano). Minha lista de publicacoes inclue 5 livros/monografias, mais de 50 artigos/capitulos publicados ou aceitos para publicacao (JASA, AOAS, Statistical Science, Statistica Sinica, Bayesian Statistics, Journal of Econometrics, Journal of Time Series Analysis, Bayesian Analysis, Biometrics, CSDA, Environmetrics, entre outros) and cerca de 30 relatorios tecnicos, notas e discussoes. Sou editor associado do JBES e da Bayesian Analysis. Sou revisor de varias editoras, entre elas Wiley and Sons, Springer-Verlag e Chapman & Hall/CRC, alem de cerca de 40 periodicos internacionais, entre eles JASA, JRSS-B, AOS, AOAS, JCGS, Biometrics, JABES, Journal of Econometrics, JBES e JAE. Orientei ou oriento 24 de alunos, sendo 9 de doutorado, e ja' participei de 18 bancas de doutorado. (Fonte: Currículo Lattes)
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A Procuradoria Geral do Estado de São Paulo (PGE-SP), além de acompanhar julgamentos no Tribunal de Contas do Estado de São Paulo (TCE-SP), atua em uma série de temas de litigância repetitiva, que resultam em um montante estimado de dois milhões de processos judiciais. No entanto, ainda não há dados sistematizados sobre os resultados desses julgamentos e tampouco sobre os custos que esses…
O projeto é uma progressão natural do projeto temático 18/04654-9 intitulado Séries Temporais, Ondaletas e Dados de Alta Dimensão, vigente de primeiro de setembro de 2018 a trinta de agosto de 2023, o mais recente de uma sequência de projetos temáticos fomentados pela FAPESP há duas décadas. As metodologias desenvolvidas terão aplicação em áreas como Medicina, Finanças, Biologia, Física,…
Os Encontros Brasileiros de Estatística Bayesiana (EBEB) tem por objetivo fortalecer e ampliar sua aplicação na pesquisa em métodos Bayesianos, junto a comunidade científica Brasileira. Estes encontros também visam proporcionar um ambiente onde pesquisadores brasileiros e estrangeiros possam colaborar, e onde estudantes de pós- graduação possam fazer contatos com pesquisadores experientes…
O projeto é uma progressão natural do projeto temático 13/00506-1 intitulado Séries Temporais, Ondaletas e Análise de Dados Funcionais, de 01/07/2013a 30/06/2018. As metodologias têm aplicações potenciais e efetivas em áreas como Medicina, Biologia, Física, Química, Finanças, Engenharias etc. Elas devem resolver problemas teóricos e aplicados, nos seguintes tópicos, que estão fortemente l…
Neste projeto investigaremos metodologias de séries temporais, ondaletas e análise de dados funcionais, com aplicações potenciais em diversas áreas, como Medicina, Biologia, Ciências Físicas, Química, Ciências Atuariais, Finanças etc. Estas metodologias têm por objetivo resolver problemas teóricos e aplicados importantes, relacionados aos seguintes tópicos de pesquisa, que estão fortement…
Os processos autorregressivos inteiros (INAR, em inglês) desempenham um papel vital na modelagem de séries de contagem. Neste projeto, integramos um ambiente aleatório que segue uma evolução do estado-espaço no modelo INAR(1) univariado de McKenzie (1985), e denominamos nosso modelo INAR(1) multivariado dinâmico. O ambiente aleatório fornece uma generalização multivariada eficiente e esca…
Efeitos de tratamento podem ser estimados em modelos de regressão com descontinuidade (RDD), sob certas hipóteses, pelo tamanho de uma descontinuidade na distribuição da variável resposta gerada pelo mecanismo de seleção ao tratamento. A abordagem mais comum para isso é aproximar a distribuição em torno da descontinuidade com uma função linear. Apesar de apresentar propriedads teóricas de…
Neste trabalho, temos o intuito de investigar o impacto causal de uma intervenção quando as observações evoluem no tempo. Em particular, o presente projeto focará no contexto de análise de mediação sob a presença de múltiplas variáveis mediadoras sequencialmente estruturadas. O objetivo da análise de mediação é determinar se o efeito causal entre duas variáveis é mediado por uma terceira,…
Modelos auto-regressivos para séries temporais têm sido amplamente desenvolvidos ao longo das últimas décadas, geralmente inspirados em extensões dos modelos auto-regressivo Gaussiano (AR) e auto-regressivo Poisson (INAR). No modelo INAR, por exemplo, alguns autores generalizam a distribuição das taxas de inovações ou o operador de afinamento (''thinning''). Neste projeto, contudo, a ext…
Neste projeto, apresentamos extensões do modelo INAR(1) utilizando prioris não-paramétricas para as distribuições das inovações. Primeiramente, investigamos aspectos de clusterização e a performance preditiva do modelo baseado em Dirichlet Process Mixtures (DPM). De modo a superar algumas limitações desse modelo, estudamos prioris mais gerais, baseadas no processo de Pitman-Yor e em medid…
CV Lattes
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