Seminários do Departamento de Estatística

[damiao <damiao@ccet.ufrn.br>]

Caros colegas,

Temos a satisfação de anunciar os próximos seminários do Departamento de 
Estatística:

*"Comparação de Testes em Cointegração Fracionária"
Dra. Glaura da Conceição Franco - **Departamento de Estatística, UFMG*
(em co-autoria com Valdério Anselmo Reisen e Paula Arantes Barros)

Local: Auditório do CCET, UFRN
Data:  05/02/2009
Hora:  14:30--15:30h

*"Modelo Fatorial Espacial Dinâmico"
Dr. Dani Gamerman - Departamento de Métodos Estatísticos, UFRJ
*(em co-autoria com Esther Salazar e Hedibert F. Lopes)

Local: Auditório do CCET, UFRN
Data:  09/02/2009
Hora:  14:30--15:30h

Os resumos são dados a seguir.

Saudações,

Damião.
     
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*"Comparação de Testes em Cointegração Fracionária"

*RESUMO :

O conceito de cointegração tem sido extensivamente estudado em 
literaturas econométricas. A idéia básica de cointegração é que, se cada 
uma das séries consideradas em um sistema são integradas de ordem $d$ e 
existe uma combinação linear das mesmas que resulta em um processo de 
ordem $b < d$, estas séries são ditas cointegradas. Se admitimos um 
valor fracionário para $d$, podemos ter processos fracionalmente 
cointegrados.
Processos fracionários podem ser estimados através de modelos $ARFIMA$, 
uma extensão dos modelos propostos por Box e Jenkins. Existem vários 
métodos na literatura para estimar o parâmetro $d$ dos modelos $ARFIMA 
(p,d,q)$. Neste trabalho, são utilizados os métodos semiparamétricos 
propostos por Geweke e Porter-Hudak (GPH) e por Hurvich e Ray (GPHT).
Assim como na Cointegração Clássica, onde o teste ADF, proposto por 
Dickey e Fuller, é utilizado para verificar se há relação cointegrante 
entre os componentes de um vetor de séries temporais, na Cointegração 
Fracionária os testes assintóticos para o GPH e GPHT podem ser 
empregados para a verificação da existência de cointegração. Além destes 
três testes, este trabalho introduz um outro tipo de teste, baseado no 
método bootstrap.
As comparações feitas entre estes procedimentos mostram que os testes 
bootstrap apresentam alto poder, sendo superior aos respectivos testes 
assintóticos, apesar  do tamanho destes testes ficar mais afastado do 
nível nominal de 5% que os demais. O teste ADF foi o que apresentou a 
pior performance.


*"Modelo Fatorial Espacial Dinâmico"*

RESUMO:

Nesta palestra nós apresentamos um modelo fatorial espacial dinâmico para
dados espaço-temporais segundo uma abordagem completamente Bayesiana.
Neste tipo de modelo nós usamos os fatores latentes para reduzir a dimensão
do vetor de observações (ou número de locais de medição) e propomos que
a matriz de cargas dos fatores seja espacialmente estruturada, através de um
tratamento estocástico onde cada coluna pode ser modelada através de um
processo Gaussiano. Essa abordagem difere das abordagens usuais para o 
problema,
que consideram especicações determinísticas para as cargas. O 
comportamento dinâmico
do modelo é dado através da modelagem temporal dos fatores.
Além disso, propostas para tornar dinâmica a evolução da matriz de cargas e
para tratar dados com estrutura não-gaussiana serão apresentadas.
Nós usamos inferência Bayesiana para tratar o problema de estimação dos 
parâmetros
incluindo prioris de referência para os parâmetros do processo Gaussiano e
estimação do número de fatores. Krigagem Bayesiana é utilizada para 
construir
mapas de previsão. Estudos simulados serão apresentados para testar a
aplicabilidade dos nossos modelos e algoritmos. Finalmente faremos uma 
aplicação
para dados de poluição ambiental no nordeste dos EUA, obtidos da Agencia de
Proteção Ambiental dos EUA.

Palavras-chave: Inferência Bayesiana, Krigagem, modelo fatorial, processo
Gaussiano.