<div dir="ltr">Caros,<br><br>Na próxima sexta-feira (<i><font color="#ff0000">27 de agosto, às 13:30h</font></i>) o ciclo de Seminários do <i>Departamento de Estatística da UFMG</i> terá a apresentação de <b>Jun Yan</b>. <br><br>Jun Yan é Professor do Departamento de Estatística da University of Connecticut (EUA). Ele obteve o grau de Ph.D. em Estatística pela University of Wisconsin (EUA). Suas áreas de pesquisa são: Modelos de Dinâmicos de Sobrevivência, Dados Longitudinais, Estatística Espacial, Estimação de Funções, Computação Estatística, Bioestatística, Aplicações em Saúde Pública e Econometria.   <br><br>O seminário será transmitido ao vivo pelo canal do Youtube "<i><a href="https://www.youtube.com/channel/UCoZC2_pME9ca_-Hx4djd60w" target="_blank">Seminários DEST - UFMG</a></i>".<br><br>Att,<br>Vinícius Mayrink<br><br><b>********** Título e Resumo **********</b><br><br>Jun Yan (University of Connecticut, EUA)<br><br><i>Brownian motion governed by telegraph process in modeling high-frequency financial series.</i><br><br>The classic Markov regime-switching model is a discrete-time model, which cannot naturally handle irregularly spaced time series. We propose a continuous-time regime-switching model with two states. In each state, the process is a Brownian motion with state-specific drift and volatility. The unobserved states are characterized by a telegraph process with exponential holding times, which is a continuous-time Markov process. Inferences for the model parameters with discretely spaced time series are developed on the basis of the hidden Markov model. Closes-form expressions for the likelihood are facilitated with the dynamic programming technique along with occupation time results for telegraph processes. For high-frequency data, a fast approximation reduces the computing time drastically without much accuracy loss. The performance of the method is validated in a simulation study. In application to a collection of stock prices, the model is found to be competitive in comparison to the popular GARCH model.<br clear="all"><div><br></div>-- <br><div dir="ltr" data-smartmail="gmail_signature"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><i><font color="#999999">Vinícius D. Mayrink</font></i><div><i><font color="#999999">Professor Associado - Departamento de Estatística</font></i></div><div><i><font color="#999999">ICEx, Universidade Federal de Minas Gerais</font></i></div><div><br></div></div></div></div></div></div>