<div dir="ltr"><div style="padding:20px 0px 0px;font-size:0.875rem"><font face="arial, sans-serif" color="#000000"><span style="font-size:small">Prezados,</span><br></font></div><div style="padding:20px 0px 0px;font-size:0.875rem"><span style="color:rgb(0,0,0);font-family:arial,sans-serif;font-size:small">dando continuidade ao Ciclo de Palestras do Programa de Pós-Graduação em Estatística do IM-UFRJ, </span><span style="color:rgb(0,0,0);font-family:arial,sans-serif;font-size:small"> </span><b style="color:rgb(0,0,0);font-family:arial,sans-serif;font-size:small">na próxima 4a feira, 05/10/2022, às 15:30</b><span style="color:rgb(0,0,0);font-family:arial,sans-serif;font-size:small">, teremos a palestra do professor:</span><br></div><div><br></div><div><b>Palestrante: Marcelo Cunha Medeiros (PucRio)</b></div><div><div><b>Titulo: BRIDGING FACTOR AND SPARSE MODELS</b></div><div><br></div><div>Factor and sparse models are two widely used methods to impose a<br>low-dimensional structure in high-dimensions. However, they are seemingly<br>mutually exclusive. We propose a lifting method that combines the merits<br>of these two models in a supervised learning methodology that allows for<br>efficiently exploring all the information in high-dimensional datasets. The<br>method is based on a flexible model for high-dimensional panel data, called<br>factor-augmented regression model with observable and/or latent common<br>factors, as well as idiosyncratic components. This model not only includes<br>both principal component regression and sparse regression as specific models<br>but also significantly weakens the cross-sectional dependence and facilitates<br>model selection and interpretability. The method consists of several steps and<br>a novel test for (partial) covariance structure in high dimensions to infer the<br>remaining cross-section dependence at each step. We develop the theory for<br>the model and demonstrate the validity of the multiplier bootstrap for testing<br>a high-dimensional (partial) covariance structure. The theory is supported by<br>a simulation study and applications.</div></div><div><br></div><div><br></div><div><font face="arial, sans-serif" color="#000000"><span style="font-size:13px">As palestras ocorrem<b> </b></span><span style="font-size:13px"><b><u>de forma presencial</u> </b>às quartas-feiras às 15:30h na sala C119 na ligacao ABC, do Centro de Tecnologia, Ilha do Fundão da Universidade Federal do Rio de Janeiro.</span></font></div><div><font face="arial, sans-serif" color="#000000"><span style="font-size:13px"><br></span></font></div><div><font face="arial, sans-serif"><font color="#000000">Palestras disponíveis no YouTube: </font><a href="https://www.youtube.com/channel/UCoLTqHW20Ne1qFYL2xYJOcg"><h3 class="gmail-LC20lb gmail-MBeuO gmail-DKV0Md" style="display:inline!important">Ciclo de Palestras Estatística UFRJ - YouTube</h3></a></font></div><div><font face="arial, sans-serif" color="#000000"><span style="font-size:13px"><br></span></font></div><div><font face="arial, sans-serif" color="#000000"><span style="font-size:13px">abs</span></font></div><div><font face="arial, sans-serif" color="#000000"><span style="font-size:13px">viviana</span></font></div><font color="#888888"><div><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><br class="gmail-Apple-interchange-newline"></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></font><div><br></div>-- <br><div dir="ltr" class="gmail_signature" data-smartmail="gmail_signature"><div dir="ltr"><div><br></div><div><br></div><div><img src="http://www.r-project.org/conferences/useR-2010/pics/useR-large.png" width="96" height="46"></div><div><br></div><div><br></div></div></div></div>