Resumo:  Contextos históricos apresentam a inexistência do conceito de infância na antiguidade; consequentemente, não existia a criação de livros especificamente para o público jovem ou infantil. Livros infantojuvenis sofreram mudanças significativas entre os séculos XIX e XXI; a análise discriminante é utilizada para criar uma regra de classificação que discrimine esses dois tipos de livros através das variáveis quantidade de palavras por lauda e tamanho médio de sentenças por lauda, posteriormente um livro do século XX  é classificado de acordo com a regra criada com o objetivo de verificar se a mudança dos livros ocorreu de forma gradual. Simulações foram realizadas com o objetivo de visualizar os cenários possíveis na análise discriminante.
Palavras-chave: Análise discriminante. Livros infantis. Livros adultos.

Orientador: Hugo Henrique Kegler dos Santos (IME/UFF)

Banca:

• Hugo Henrique Kegler dos Santos (IME/UFF)
• Douglas Rodrigues Pinto (IME/UFF)
• Victor Eduardo Leite de Almeida Duca (Doutorando IM/UFRJ)

Resumo: Este trabalho apresenta o modelo de regressão logística e alguns métodos de avaliação de ajuste deste modelo, como testes para avaliar se as estimativas para os coeficientes de regressão são significativas. Posteriormente, são apresentados alguns métodos de seleção de variáveis nos quais modelos hierárquicos são utilizados para selecionar as variáveis explicativas. Comparam-se alguns métodos clássicos com outros bayesianos. Sob o enfoque bayesiano, a inferência sob os parâmetros desconhecidos do modelo é realizada através de algoritmos de métodos de Monte Carlo via Cadeias de Markov (MCMC).
Palavras-chave: Regressão logística. Métodos de seleção de variáveis bayesianos. MCMC. Lasso. SSVS.

Orientadora: Patrícia Lusié Velozo da Costa (IME/UFF)
Coorientadora: Mariana Albi de Oliveira Souza (IME/UFF)

Banca:

• Patrícia Lusié Velozo da Costa (IME/UFF)
• Larissa de Carvalho Alves (ENCE/IBGE)
• Maria Cristina Bessa Moreira (IME/UFF)

Resumo: Devido à crescente instabilidade econêmica que se propaga pelo mundo, como aconteceu em 2008 a “Grande Recessão” e atualmente a tensão EUA X China, as instituições estão demandando metodologias robustas e mais poderosas de modelagem de risco de crédito a fim de garantir sua saúde financeira. O modelo estatístico do CreditRisk+ foi desenvolvido pela Crédit Suisse Financial Products (CSFP) e é muito difundido no mercado de seguros pois não é necessário assumir premissas. Isso ocorre, pois o modelo é baseado no risco de default [1], ou seja, risco de inadimplência. O objetivo principal é chegar à mensuração de perdas esperadas e não esperadas em uma carteira de crédito. O CreditRisk+ acredita que os pagamentos dos empréstimos são levados ao vencimento, ou seja, o pagamento ou o default é observado apenas na data do vencimento [2]. O modelo considera apenas dois eventos para o devedor: inadimplente ou não. Para mensurar os eventos de default o modelo sugere agrupamento dos devedores em faixas de exposição de tal forma que a distribuição de perda pode ser aproximada de uma Poisson [3]. No modelo básico, as taxas de default são fixas. Para retratar a realidade, foi proposta uma nova modelagem [1] onde as incertezas, volatilidades, das taxas de default são incorporadas, trata-se de um modelo que assume uma distribuição Gama associada a essas incertezas. A partir da distribuição obtida é possível calcular o VaR (Value-at-Risk) de crédito assim como a distribuição de perda e algumas estimativas pontuais como a perda esperada em um período de tempo e o capital econômico alocado. O presente trabalho realiza uma aplicação do modelo CreditRisk+ usando o software R em uma carteira de crédito. Além disso, foram observados resultados satisfatórios com diversos níveis de confiança.
Palavras-chave: CreditRisk+. Default. Carteira de crédito.

Orientador: Marco Aurélio dos Santos Sanfins (IME/UFF)

Banca:

• Marco Aurélio dos Santos Sanfins (IME/UFF)
• Daiane Rodrigues dos Santos (DE/UCAM)
• Valentin Sisko (IME/UFF)

Resumo: O El Niño Oscilação Sul – ENOS, popularmente conhecido como El Niño ocorre no oceano Pacífico, próximo a região do Peru. A região Niño 3.4 é monitorada e caso seja percebido um aquecimento anormal na temperatura da superfíci da água, caracterizando a fase El Niño, mas caso haja resfriamento anormal da mesma, será caracterizada a fase La Niña.As consequências do fenômeno não se limitam à região de ocorrência, tendo capacidade de atingir diversas regiões no mundo, por isso a importância de estudá-lo. Uma das formas de influência do ENOS é na agricultura devido às mudanças clima´ticas que podem favorecer ou desfavorecer determinada produção. O objetivo deste trabalho consiste em tentar explicar a produção de milho no estado do Rio Grande do Sul a partir da temperatura da superfície do mar no oceano pacífico (TSM), da precipitação no estado e da temperatura mínima média . Também será avaliada relação da TSM com uma variável climática do estado. Em suma, os modelos de regressão linear dinâmicos propostos não foram suficientes para definir relações entre a produção, as variáveis climáticas e a TSM. Como alternativa, foi ajustado o modelo polinomial de 2ª ordem devido à necessidade de captar o crescimento da produção de milho no Rio Grande do Sul ao longo dos anos.
Palavras-chave: Modelagem. Regressão linear dinâmica. Séries temporais. El Niño. La Niña. Oceano. Produção. Clima. 

Orientadora: Ana Beatriz Monteiro Fonseca (IME/UFF)
Coorientador: Victor Eduardo Leite de Almeida Duca (Doutorando IM/UFRJ)

Banca:

• Ana Beatriz Monteiro Fonseca (IME/UFF)
• Mariana Albi de Oliveira Souza (IME/UFF)
• Victor Eduardo Leite de Almeida Duca (Doutorando IM/UFRJ)

Resumo: O presente trabalho pretende apresentar o modelo de equações estruturais de mínimos quadrados parciais, quando deve ser usado, sua estimação e avaliação do modelo. Além de implementar no software R Studio a estimação e avaliação do modelo. Após, compara os resultados obtidos na implementação com os adquiridos com o pacote plspm, também do R Studio.

Palavras-chave: Modelagem. Modelo de equações estruturais. Mínimos quadrados parciais. PLS. SEM.

Orientador: Hugo Henrique Kegler dos Santos (IME/UFF)

Banca:

• Hugo Henrique Kegler dos Santos (IME/UFF)
• Karina Yuriko Yaginuma (IME/UFF)
• Yasmin Ferreira Cavaliere (Mestranda IM/UFRJ)

Resumo: Aprendizado de máquina também conhecido como aprendizado automático é um método de análise de dados que automatiza o desenvolvimento de modelos analíticos. Isto é, um algoritmo baseado em técnicas estatísticas que a partir de dados de treinamento possibilita a predição, espera-se que quanto mais experiências mais o algoritmo se torne assertivo. Programas de aprendizado de máquina são projetados utilizando métodos estatísticos como regressão, support vector machine (SVM), árvores de classificação entre outros, objetivando o aprendizado do algoritmo, é esperado que as previsões melhorem ao longo do tempo quando exposto a novos dados. Neste trabalho é estudado e aplicado o método supervisionado SVM, em que o programa é treinado sobre um conjunto de dados pré-definidos nos quais já se sabe qual é a saída correta.
Palavras-chave: Aprendizado de máquina. Aprendizado automático. Reconhecimento de padrões. Support vector machine.

Orientadora: Karina Yuriko Yaginuma (IME/UFF)

Banca:

• Karina Yuriko Yaginuma (IME/UFF)
• Douglas Rodrigues Pinto (IME/UFF)
• Hugo Henrique Kegler dos Santos (IME/UFF)

Resumo: O presente trabalho faz uma análise das modelagens de uma economia que apresenta dualidade rural-urbana que converge para um equilíbrio. No trabalho de Harris e Todaro(1970) é apresentando como um processo de aprendizado social por imitação em um ambiente de racionalidade limitada e utiliza um modelo computacional baseado em agentes representativo. Espíndola et al. (2006) [3], propõe um ajustamento para o modelo de Harris e Todaro, implementando uma abordagem de jogo evolucionário por meio de uma simulação baseado em agentes, que a transição migratória é um processo de imitação de agentes vizinhos bem-sucedidos. A finalidade deste trabalho, é simular o processo de migração campo-cidade baseado modelo Harris e Todaro (1970) usando simulação baseada em agente e aprendizado bayesiano. Para propor um mecanismo de aprendizado Bayesiano através da metodologia baseada em modelos baseados em agentes, como proposto por Espíndola et al. (2006).
Palavras-chave:  Equilíbrio. Aprendizado. Dualidade rural-urbana. Jogos evolucionários. Representativo. Simulação baseada em agentes.

Orientador: Eduardo Ferioli Gomes (IME/UFF)
Coorientador: Douglas Sad Silveira (Doutorando UFJF)

Banca:

• Eduardo Ferioli Gomes (IME/UFF)
• Thadeu Josino Pereira Penna (ICEx/UFF)
• Viviana das Graças Ribeiro Lobo (IM/UFRJ)

Resumo: Os fundamentos da teoria dos valores extremos foram inicialmente expostos por Fisher e Tippett, que por definição introduziram os três tipos possíveis de distribuições assintóticas dos valores extremos, conhecidas como Gumbel, de Fréchet e de Weibull, respectivamente. No entanto, o primeiro a estudar e formalizar a aplicação estatística destas distribuições foi Gumbel, cuja a metodologia tem sido frequentemente aplicada. Outras contribuições importantes para o estudo de valores extremos foram dadas por Gnedenko, que mostrou as condições necessárias e suficientes para a existência das distribuições assintóticas dos valores extremos. Atualmente diversas areas do conhecimento estão utilizando a Teoria de Valores extremos para construir modelos preditivos, principalmente a dados relacionados ao meio ambiente. Esse fato decorre das grandes mudanças climáticas que vem ocorrendo em nosso planeta nos dias atuais. Atualmente vários centros mundiais de coleta de dados sobre condições climaticas, vem coletando informações sobre as maiores temperaturas observadas em diversas áreas do planeta. Em especial atualmente o governo da India possui estas temperaturas maximas coletadas com as respectivas latitude e longitude, possuindo um Historico que abrange os periodos de 1951 ate o ano de 2014. O objetivo deste projeto e utilizar a teoria de valores extremos e com esta ser capaz de modelar os dados mencionados anteriormente, como tambem obter um modelo preditivo.

Palavras-chave: Teoria de valores extremos. Estatistica espacial.

Orientador: Marco Aurélio dos Santos Sanfins (IME/UFF)
Coorientador: Valentin Sisko (IME/UFF)

Banca:

• Marco Aurélio dos Santos Sanfins (IME/UFF)
• Eduardo Ferioli Gomes (IME/UFF)
• Valentin Sisko (IME/UFF)

Resumo: Ao utilizar uma tábua de mortalidade que não reflita a verdadeira massa de segurados, podem ocorrer grandes distorções nas previsões previdenciárias. As entidades que atuam na área de previdência utilizam tábuas estrangeiras, que representam a mortalidade de diferentes culturas e níveis socioeconômicos. Com isso, o presente trabalho tem o objetivo de analisar a aderência das tábuas de mortalidade para uma determinada entidade fechada de previdência complementar com a finalidade de verificar a melhor tábua, ou seja, aquela onde os valores ajustados sejam próximos aos valores observados e, sendo assim, adequada para os estudos previdenciários da entidade no estudo em questão. Com as probabilidades de morte ajustadas, elaboraram-se tábuas de mortalidade para ambos os sexos e para o sexo masculino. Para realizar as comparações, utilizou-se a tábua do IBGE 2016 para ambos os sexos e as tábuas da família Annuity Table AT-83, AT-2000 e a BR-EMSsb2010 para a comparação com o sexo masculino. Após a elaboração das tábuas da Entidade em estudo, utilizou-se o Teste de Kolmogorov-Smirnov para avaliar a aderência entre as tábuas elaboradas com as tábuas do mercado. A escolha da tábua de mortalidade que mais se adeque as probabilidades de mortalidade da Entidade em estudo é essencial para que não se subestime a mortalidade de seus usuários, tornando assim o plano mais caro, por exemplo.
Palavras-chave: Previdência Complementar. Entidade de Previdência Fechada. Tábuas de Mortalidade. Hipóteses. Aderência. Kolmogorov-Smirnov.

Orientadora: Ana Beatriz Monteiro Fonseca (IME/UFF)

Banca:

• Ana Beatriz Monteiro Fonseca (IME/UFF)
• André Cláudio Veiga Cunha de Mendonça (AEXAP)
• Luis Guillermo Coca Velarde (IME/UFF)

Resumo: Com a crescente coleta de dados georreferenciados vivenciada nas últimas décadas, surge a necessidade da utilização de informação sobre localização geográfica na modelagem dos mais diversos fenômenos científicos, como, por exemplo, a violência. O foco deste trabalho é no ramo da Estatística Espacial conhecido como Análise de Dados de Área. Foi analisado um banco de dados contendo o número de homicídios por arma de fogo nos municípios do Rio de Janeiro, considerando como covariáveis explicativas a idade, o sexo e a raça da vítima, além do IDH do município. Para tal, utilizou-se o DIC para comparar três modelos no intuito de decidir qual fornece o melhor ajuste aos dados. O primeiro modelo, chamado de modelo com covariáveis espaciais, supõe independência espacial entre os municípios e considera apenas o IDH como variável explicativa. Já o segundo, o modelo com covariáveis espaciais e individuais, também supõe independência espacial, e considera tanto o IDH quanto as covariáveis associadas à vítima, acima mencionadas. O terceiro, denominado modelo CAR, se assemelha ao segundo, porém supõe que há a existência de uma estrutura de dependência espacial entre os municípios, por meio de uma distribuição a priori CAR. Foram feitas análises descritivas, um estudo simulado com os modelos e a aplicação destes aos dados reais. A análise descritiva sugeriu que há uma estrutura de dependência espacial global, além de apresentar a influência da população do município na contagem de homicídios do mesmo. Já os estudos simulados apresentaram, de maneira geral, que os modelos conseguem retornar de maneira satisfatória os verdadeiro valor dos parâmetros; a única exceção ficou por conta do modelo CAR, cuja estimação não recuperou corretamente o valor de tau (precisão). Por fim, ao analisar os dados reais identificou-se que sexo masculino e cor preta ou parda da vítima são fatores que tendem a aumentar a contagem do fenômeno estudado, enquanto IDH do município, idade e cor amarela ou indígena da vítima ocasionam o efeito oposto. Por fim, a comparação dos DICs aponta que o modelo com covariáveis espaciais, o mais simples, forneceu melhor ajuste aos dados. No entanto, caso o interesse seja considerar características da vítima na modelagem, o modelo CAR foi considerado o mais adequado.
Palavras-chave: Estatística espacial. Dados de área. Inferência bayesiana. Modelagem hierárquica. Modelo car.

Orientador: Jony Arrais Pinto Junior (IME/UFF)

Banca:

• Jony Arrais Pinto Junior (IME/UFF)
• Luis Guillermo Coca Velarde (IME/UFF)
• Renata de Souza Bueno (ENCE/IBGE)

Resumo: Devido à desorganização e à problemática de se obter dados atualizados das principais fontes de informações no Brasil, faz-se necessária a criação de ferramentas de unificação e extração de dados. Esse trabalho de conclusão de curso apresenta a criação, elaboração e aplicação do pacote estatístico BETS (Brazilian Economic Time Series). O BETS fornece, de forma descomplicada, milhares de dados econômicos do Brasil de forma geral, além de ferramentas que auxiliam o pesquisador na modelagem e análise de dados temporais (série temporal). O pacote foi desenvolvido por mim em parceria com o Núcleo de Métodos Estatísticos e Computacionais do Instituto Brasileiro de Economia da Fundação Getúlio Vargas. Esse trabalho foca nas funcionalidades em que tive total responsabilidade no desenvolvimento. Esse trabalho aborda, desde a elaboração, criação, aplicação (em um estudo de caso) e os resultados que o pacote já obteve. No estudo de caso, a série da Produção Física Industrial sem ajuste sazonal com ano base 2012 disponibilizada pelo IBGE é abordada para uma típica ilustração de uso do pacote. Os resultados observados desde a primeira versão submetida ao principal e mundialmente conceituado repositório de pacotes estatísticos para a linguagem R, mostrou que o BETS foi bem aceito não somente pelo usuário comum, mas também no meio corporativo por empresas como banco BMG, banco BOCON BBM, grupo VINCI além do CEBRAI de Brasília dentre outros.
Palavras-chave: Séries temporais. R. Box & Jenkins. BETS. Previsão.

Orientador: Jony Arrais Pinto Junior (IME/UFF)

Banca:

• Jony Arrais Pinto Junior (IME/UFF)
• Luciane Ferreira Alcoforado (IME/UFF)
• Moisés Lima de Menezes (IME/UFF)

Resumo: Com o crescimento da internet e das redes sociais nos últimos anos, a geração de dados se torna cada vez maior. Com essa massa de informações disponíveis, diversas empresas, dos mais variados setores, têm investido muito em tentar utilizar esses dados para melhorar os resultados de seus negócios. Dentro do processo de uso de dados com foco em melhorias na tomada de decisão, os métodos conhecidos como Redes Neurais Artificiais se destacam pela capacidade de lidar com grandes bases de dados e por sua habilidade de aprender com os dados, gerando sistemas computacionais que podem ser implementados para fazer trabalhos automatizados. Neste trabalho, os esforços serão concentrados em entender o comportamento dos usuários de um site no que diz respeito ao processo de compra de um produto. Redes neurais são utilizadas para desenvolver um modelo capaz de identificar, com base no rastro de dados deixado pelo usuário, o momento em que este está pronto para fazer uma compra. Através de um sistema inteligente, os usuários serão impactados de forma personalizada garantindo uma maximização das vendas.
Palavras-chave: Rede neural. RNA.

Orientador: Marco Aurélio dos Santos Sanfins (IME/UFF)
Coorientador: Raphael Oliveira Lourenço (Doutorando UFRJ)

Banca:

• Marco Aurélio dos Santos Sanfins (IME/UFF)
• Alex Laier Bordignon (IME/UFF)
• Raphael Oliveira Lourenço (Doutorando UFRJ)

Resumo: DO trabalho apresenta algumas técnicas utilizadas na realização de sistemas de recomendação e realiza um estudo de caso, ao utilizar uma base de dados de avaliações de filmes por usuários. É aplicada sobre essa base uma técnica de filtragem colaborativa a fim obter recomendações de filmes aos usuários. Informações como gêneros dos filmes, avaliação dos usuários e número de filmes avaliados serão utilizadas de forma a agrupar os usuários em clusters, utilizando as técnicas de particionamento CLARA e K-means, de forma a aplicar a filtragem colaborativa para cada um dos clusters, em separado. Realiza-se uma comparação de acurácia dos modelos, fazendo a divisão em base de treino (para construir o modelo) e base de teste (para verificar a acurácia), além de uma verificação do tempo de execução, com o objetivo de verificar se, nas condições desse estudo, a clusterização torna a recomendação mais acurada.

Palavras-chave: Sistemas de recomendação. Filtragem colaborativa. Clusterização.

Orientadora: Luciane Ferreira Alcoforado (IME/UFF)

Banca:

• Luciane Ferreira Alcoforado (IME/UFF)
• Steven Dutt Ross (CCET/UNIRIO)
• Rodrigo Otávio de Araújo Ribeiro (UERJ)

Resumo: A população brasileira está envelhecendo rapidamente sendo que a população idosa é a que mais utiliza os serviços de saúde, em termos relativos. Segundo a pesquisa “Acesso e utilização dos serviços de saúde” do IBGE, enquanto 62% dos homens e 66% das mulheres de até 18 anos procuraram o serviço de saúde no Estado do Rio de Janeiro, 72% dos homens e 77% das mulheres de 65 anos ou mais procuraram. O objetivo dessa pesquisa é projetar a demanda por serviços de saúde no Estado do Rio de Janeiro para 2018 e 2030, utilizando o número de pessoas por sexo e faixa etária fornecidas pela pesquisa Projeção Demográfica da População do IBGE, de 2000 a 2030 e aplicar sobre esse número de pessoas a probabilidade de cada grupo de sexo-faixa etária procurar o serviço de saúde. A probabilidade de procurar o serviço de saúde será estimada utilizando o modelo logístico binário com base nos microdados dos Suplementos das PNAD de 2003 e 2008 que tratam do acesso e utilização dos serviços de saúde. A maioria dos idosos são do sexo feminino e entre 60 a 64 anos de idade. O maior percentual de procura pelo serviço de saúde está na rede pública. A partir da probabilidade estimada de procura por algum serviço de saúde, projetou-se a demanda por serviço de saúde para os anos de 2018 e 2030. O número de idosos que irão procurar o serviço de saúde terá um grande aumento para os próximos anos. Consequentemente, precisará aumentar a quantidade de serviços de saúde, principalmente os públicos.

Palavras-chave: Regressão logística binária. Envelhecimento da população. Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios. Serviços de saúde.

Orientadora: Márcia Marques de Carvalho (IME/UFF)

Banca:

• Márcia Marques de Carvalho (IME/UFF)
• José Rodrigo de Moraes (IME/UFF)
• Ludmilla da Silva Viana Jacobson (IME/UFF)

Resumo: Este trabalho tem como objetivo traçar o perfil do estatístico brasileiro e suas relações com o mercado de trabalho. Para isso, foram avaliados de forma descritiva, por um lado, algumas características do indivíduo, tais como: sexo, idade, raça e escolaridade e, por outro lado, características empresariais tais como: porte da empresa, o tipo de vínculo, a área em que a empresa atua e o salário ofertado pela mesma a nível Brasil e regional. Estas informações terão como base os anos de 2007 a 2017 e serão oriundas da Relação Anual de Informações Sociais (RAIS) disponibilizada anualmente pelo Ministério do Trabalho e Emprego (MTE). Em seguida foram identificados alguns núcleos de características que predominam nos âmbitos nacionais e regionais assim como outros que são peculiares a determinada área do país por meio da Análise de Correspondência Múltipla (ACM) no último ano de dados disponibilizados pelo MTE. Juntas, estas duas análises forneceram uma base sólida para a devida compreensão do fenômeno da relação trabalhista sendo possível identificar o perfil deste profissional e suas relações com o mercado de trabalho. Portanto, é possível afirmar que o estatístico brasileiro é, essencialmente, homem com cerca de 42 anos de idade e que vem se aperfeiçoando academicamente nos últimos anos. Esse profissional, além disso, tem mais chances de encontrar vaga no mercado de trabalho em regiões como o Sudeste, onde se concentra cerca de 65% da mão de obra nacional, e no Nordeste, que vem apresentando um forte crescimento nos últimos anos. Outro fato curioso sobre esta especialidade é salário médio encontrado a nível Brasil de cerca de R$ 11.000,00.

Palavras-chave: Estatístico. Brasil. Grandes regiões. RAIS. Análise de correspondência múltipla. Ministério do Trabalho.

Orientador: Jony Arrais Pinto Junior (IME/UFF)

Banca:

• Jony Arrais Pinto Junior (IME/UFF)
• Ludmilla da Silva Viana Jacobson (IME/UFF)
• Márcia Marques de Carvalho (IME/UFF)

Resumo: Fenômenos das mais diversas áreas estão sendo cada vez mais influenciados pelo espaço onde ocorrem. Somadas às demais análises, a análise espacial vem tornando a modelagem desses eventos mais requintada. Diante dos principais tipos de dados em estatística espacial, esse trabalho visa a modelagem de variáveis aleatórias, com foco em dados de área, averiguando modelos adequados e ajustando-os via dados simulados. Como aplicação, serão utilizados dados referentes a hanseníase, doença crônica e infecciosa que apresenta altas taxas de ocorrências no Brasil, principalmente nas regiões Norte do país. Acredita-se que, além de fatores socioeconômicos e ambientais, as taxas da doença também são influenciadas segundo suas localizações geográficas, justificando a utilização da modelagem espacial nesse trabalho. Quando o interesse na modelagem é, por exemplo, relacionar as respostas de uma variável com seus vizinhos, os modelos CAR e SAR são os mais usados. Algumas restrições são necessárias e uma delas é a especificação adequada da matriz de vizinhança, que é responsável pela ponderação dos efeitos da vizinhança. Assumindo dados simulados, os modelos foram bem ajustados com uma análise de sensibilidade satisfatória, assumindo diferentes distribuições a priori para os parâmetros que foram estimados. Inicialmente e de forma exploratória, para verificar uma possível associação espacial dos dados em uma determinada região, os índices de Moran e Geary foram utilizados. Assim como no mapa coroplético, os resultados dos índices apresentaram um indicativo preliminar de que a hanseníase está correlacionada espacialmente. Considerando os dados de hanseníase em 2010, viu-se que as taxas de detecção em menores de 15 anos apresentaram uma alta variabilidade sendo necessária uma transformação dos dados. Mesmo com a transformação, foi visto que, considerando dados contínuos, os modelos propostos não de adequaram corretamente devido à inflação de zeros. Apesar disso, o ajuste de ambos os modelos apresentou que o IDHM é uma covariável significativa e que há uma relação entre o parâmetro de autocorrelação espacial com os índices de Moran e Geary.
Palavras-chave: Taxas de hanseníase. Estatística espacial. Dados de área. CAR. SAR. MCMC. Inferência bayesiana.

Orientadora: Patrícia Lusié Velozo da Costa (IME/UFF)

Banca:

• Patrícia Lusié Velozo da Costa (IME/UFF)
• Alexandre Sousa da Silva (CCET/UNIRIO)
• Jony Arrais Pinto Junior (IME/UFF)

Resumo: A Teoria dos Jogos Evolucionária surge como uma área de pesquisa que tenta modelar comportamentos aparentemente subótimos, mas que evolucionariamente se mostram bem-sucedidos. Este trabalho tem como objetivo estudar um caso especial da aplicação da teoria dos jogos à demografia com aplicação dos métodos tradicionais de imitação conjuntamente com métodos de aprendizado Bayesiano para probabilidades de migração. No estudo, foi utilizado o software R, capaz de simular um processo de migração entre áreas rurais e áreas urbanas. Inicialmente, foram feitas codificações com o intuito de simular todos os dados que serão utilizados neste trabalho. A partir disso, com os dados simulados, foi possível analisar as variações nos parâmetros iniciais. Além disso, aplicou-se um método de aprendizagem Bayesiano para auxiliar no processo da tomada de decisão dos indivíduos. Ao término do estudo, constatou-se que a informação proveniente dos indivíduos de referência e utilizada para a tomada de decisão leva à uma formação de clusters no modelo. Ademais, foi evidenciado que a variância dos erros relacionados à incerteza interfere diretamente neste processo de tomada de decisão do agente e nas variações salariais dos cenários estudados.
Palavras-chave: Agente-Iteração. Dinâmica evolucionária. Inferência Bayesiana. Migração. Modelo de Harris-Todaro. Teoria dos Jogos.

Orientador: Eduardo Ferioli Gomes (IME/UFF)
Coorientador: Douglas Sad Silveira (Doutorando UFJF)

Banca:

• Eduardo Ferioli Gomes (IME/UFF)
• Thadeu Josino Pereira Penna (ICEx/UFF)
• Viviana das Graças Ribeiro Lobo (IM/UFRJ)

Resumo: No mercado financeiro, investidores ou organizações financeiras estão constantemente interessados em saber como lidar com as possíveis perdas oriundas de ativos negociados. Para tanto, existem modelos que são capazes de medir o risco que determinado ativo está sujeito a sofrer e, desta forma, contribuir com conhecimento prévio do valor de risco para tomada de decisão. Para tal, foi implementado o método da estimação do Value at Risk via estimação do alfa-quantil condicional dos retornos utilizando a F.D.A. Condicional estimada (baseada no método de núcleo). Neste sentido, o uso dos estimadores de núcleo é apropriado, uma vez que pode gerar estimativas de distribuições com diferentes padrões de curtose, assimetria, entre outros comportamentos. Realizamos uma análise empírica, utilizando as séries de retornos do Ouro (Gold Price London Fixing), do Petróleo Europeu (BRENT) e Indíce NASDAQ (National Association of Securities Dealers Automated Quotations). Conduzimos a análise empírica separando-as em duas partes: i) Estimação, ii) Teste. Após a modelagem, verificamos a qualidade do ajuste via método proposto através da realização de backtests. Por fim, comparamos as proporções de violações obtidas, para cada um dos ativos utilizados, através do método implementado com modelos usuais de estimação do VaR, como: GARCH, Gaussiano e Empírico. Tais comparações servem para mostrar que existe uma alternativa à esses métodos, e que, para os ativos trabalhados, os resultados se apresentaram, de uma maneira geral, mais satisfatórios.

Palavras-chave: Value at Risk. Riscos Financeiros. Função de distribuição condicional. Retornos. Método não-paramétrico. Estimação.

Orientador: Wilson Calmon Almeida dos Santos (IME/UFF)

Banca:

• Wilson Calmon Almeida dos Santos (IME/UFF)
• Jessica Quintanilha Kubrusly (IME/UFF)
• Marco Aurélio dos Santos Sanfins (IME/UFF)