<div dir="ltr"><div>
        
        

<p style="line-height:100%;margin-bottom:0cm;break-before:page;background:transparent">Dear colleagues,</p>
<p style="line-height:100%;margin-bottom:0cm;background:transparent">
<br>

</p>
<p style="line-height:100%;margin-bottom:0cm;background:transparent">
We invite you to our online seminar that will be on Tuesday (May 17th) at
16:30 (Brasília time).</p>
<p style="line-height:100%;margin-bottom:0cm;background:transparent">
<a href="https://stream.meet.google.com/stream/6cf7fc13-d32e-44c4-a057-98d476a21ea6" style="color:rgb(0,0,128)">https://stream.meet.google.com/stream/6cf7fc13-d32e-44c4-a057-98d476a21ea6</a></p>
<p style="line-height:100%;margin-bottom:0cm;background:transparent">
We can send me an email to be invited to our seminars in the google agenda.</p><p style="line-height:100%;margin-bottom:0cm;background:transparent"><br></p>
<p style="line-height:100%;margin-bottom:0cm;background:transparent">
<span style="font-variant-numeric:normal;font-variant-east-asian:normal"><font color="#3c4043"><font face="Roboto, Arial, sans-serif"><font style="font-size:10pt">DOUBLEBOUNDED
TIME SERIES MODELING</font></font></font></span><br>
<br>
<span style="font-variant-numeric:normal;font-variant-east-asian:normal"><font color="#3c4043"><font face="Roboto, Arial, sans-serif"><font style="font-size:10pt">FranciscoCribari-Neto</font></font></font></span><br>
<span style="font-variant-numeric:normal;font-variant-east-asian:normal"><font color="#3c4043"><font face="Roboto, Arial, sans-serif"><font style="font-size:10pt">Departamento
de Estatística, UFPE</font></font></font></span><br>
<br>
<span style="font-variant-numeric:normal;font-variant-east-asian:normal"><font color="#3c4043"><font face="Roboto, Arial, sans-serif"><font style="font-size:10pt">In this
talk, we focus on statistical inference for double bounded random
variables. We briefly comment on univariate data fit and regression
analysis, and then shift the focus to time series modeling. We review
some recent results related to beta dynamic modeling related to model
selection and diagnostic testing. SomeMonte Carlo evidence is also
presented. In the following, we introduce a general autoregressive and
moving averages beta dynamic model in which both the mean and
precision parameters are allowed to vary over time. The standard model
and its generalized version are then used to forecast stored
hydroelectric energy in the South of Brazil. Different forecasting
scenarios are used. The results favor the generalized version of the
model.</font></font></font></span></p>
<p style="line-height:100%;margin-bottom:0cm;background:transparent">
<br>

</p>
<p style="line-height:100%;margin-bottom:0cm;background:transparent">
Best regards.</p>
<p style="line-height:100%;margin-bottom:0cm;background:transparent">
<br>

</p>
<p style="line-height:100%;margin-bottom:0cm;background:transparent">
STODAD team</p>
<p style="line-height:100%;margin-bottom:0cm;background:transparent">
<br>

</p></div></div>