[ABE-L] Fwd: Fw: Academic Seminar of Data Science with Mariane Branco Alves of UFRJ - Online

Qua Abr 26 09:50:13 -03 2023

*From:* Insper - Seminários Acadêmicos <seminariosacademicos em insper.edu.br>
*Sent:* Tuesday, April 25, 2023 11:13 AM
*To:* Insper - Seminários Acadêmicos <seminariosacademicos em insper.edu.br>
*Subject:* Academic Seminar of Data Science with Mariane Branco Alves of
UFRJ - Online

[image:
https://arquivos.insper.edu.br/2023/pesquisa/imagens/Data-Science-online.jpg]

*Title:* Modelling stochastic volatilities via k-parametric Dynamic
Generalized Linear Models: a sequential approach via Information Geometry

Joint work with Helio S. Migon, Silvaneo V. Santos Jr and Raíra Marotta.

*Speaker:*  Mariane Branco Alves
<http://www.im.ufrj.br/index.php/pt/ensino/pos-graduacao/pos-graduacao-do-im/cursos-lato-sensu/204-especializacao-em-ciencia-de-dados/corpo-docente/1585-mariane-branco-alves>

*University:*  UFRJ <http://www.im.ufrj.br/index.php/pt/>

*Abstract:*  Dynamic generalized linear models may be seen as an extension
to dynamic linear models, accommodating non-Gaussian responses, and to
generalized linear models, formally treating serial auto-correlation
inherent to responses in the exponential family, observed through time. The
Bayesian inference scheme does not have an analytical solution, and there
are several numerical approximating proposals in the literature, many of
them relying on Monte Carlo Markov Chain methods, with the burden of high
computational cost and loss of temporal sequencing in the analysis. In this
talk, a new approach based on information geometry, focusing on the
k-parametric exponential family for uni or multivariate responses, will be
presented. Among others, the proposed method accommodates multinomial
responses on k=d+1 categories, gamma responses, univariate normal responses
with dynamic predictive structure for the mean as well as for the precision
parameter (k=2) and multivariate normal responses, which is a work in
progress. One particular focus in this talk is the use of the dynamic gamma
as well as uni and multivariate normal frameworks for marginal and joint
modelling of returns, in the context of stochastic volatility models. As
will be shown, the method preserves the sequential aspect of the Bayesian
inferential procedure, producing real-time inference. Information geometry
concepts such as the projection theorem and Kullback-Leibler divergence are
used in the development of the method, placing it close to recent
approaches of variational inference. The method is computationally
efficient and flexible enough to quickly accommodate new patterns and
information when strategically needed, favorably comparing to alternative
approaches in the literature, preserving aspects of monitoring and
intervention, which are usual in sequential analyzes.

[image: Ã cone Data]

May 4, 2023

[image: Ã cone Hora]

12pm de São Paulo, Brasil (UTC/GMT -03:00)

[image: Ã cone Data]

The seminar will be streamed at link <https://zoom.us/j/95781336030> -
https://zoom.us/j/95781336030

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Rua Quatá, 300 - Vila Olímpia - São Paulo/SP - Brasil - CEP: 04546-042 |
Tel: (11) 4504-2400

-- 
Hedibert Freitas Lopes, PhD
Professor of Statistics and Econometrics
INSPER - Institute of Education and Research
Rua Quatá, 300 - São Paulo, SP 04546-042 Brazil
Phone: +55 11 4504-2343
www.hedibert.org
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