<div dir="ltr"><div><span style="color:rgb(0,0,0);font-family:arial,sans-serif;word-spacing:1px">Prezados,</span></div><div><br><div><div><span style="word-spacing:1px;color:rgb(0,0,0);font-family:arial,sans-serif">dando continuidade ao Ciclo de Palestras do Programa de Pós-Graduação em Estatística do IM-UFRJ, </span><b style="word-spacing:1px;color:rgb(0,0,0);font-family:arial,sans-serif">na próxima 4a feira,</b> <b>29/11/2023  </b><b style="word-spacing:1px;color:rgb(0,0,0);font-family:arial,sans-serif">às 15:30h</b><span style="word-spacing:1px;color:rgb(0,0,0);font-family:arial,sans-serif"> teremos a palestra</span> do pós-doutorando Helton Graziadei. Segue abaixo:</div><br></div></div><p dir="ltr" style="color:rgb(80,0,80);line-height:1.38;margin-top:0pt;margin-bottom:0pt"><br></p><p style="color:rgb(80,0,80);line-height:1.38;margin-top:0pt;margin-bottom:0pt"><span style="font-family:Arial,sans-serif;color:rgb(0,0,0);font-weight:700;font-variant-numeric:normal;font-variant-east-asian:normal;font-variant-alternates:normal;vertical-align:baseline">Palestrante:<span class="gmail-Apple-converted-space"> </span></span><span style="font-family:Arial,sans-serif;color:rgb(0,0,0);font-variant-numeric:normal;font-variant-east-asian:normal;font-variant-alternates:normal;vertical-align:baseline">Helton Graziadei (EMAp-FGV)</span></p><p dir="ltr" style="color:rgb(80,0,80);line-height:1.38;margin-top:0pt;margin-bottom:0pt"><span style="font-family:Arial,sans-serif;color:rgb(0,0,0);font-weight:700;font-variant-numeric:normal;font-variant-east-asian:normal;font-variant-alternates:normal;vertical-align:baseline"><br></span></p><p dir="ltr" style="color:rgb(80,0,80);line-height:1.38;margin-top:0pt;margin-bottom:0pt"><span style="font-family:Arial,sans-serif;color:rgb(0,0,0);font-weight:700;font-variant-numeric:normal;font-variant-east-asian:normal;font-variant-alternates:normal;vertical-align:baseline">Título:<span class="gmail-Apple-converted-space"> </span></span><span style="font-family:Arial,sans-serif;color:rgb(0,0,0);font-variant-numeric:normal;font-variant-east-asian:normal;font-variant-alternates:normal;vertical-align:baseline">Uncertainty quantification for frequency-severity models</span></p><br style="color:rgb(80,0,80)"><p dir="ltr" style="color:rgb(80,0,80);line-height:1.38;text-align:justify;margin-top:0pt;margin-bottom:0pt"><span style="font-family:Arial,sans-serif;color:rgb(0,0,0);font-variant-numeric:normal;font-variant-east-asian:normal;font-variant-alternates:normal;vertical-align:baseline"><b>Resumo:<span class="gmail-Apple-converted-space"> </span></b>Insurance claims modeling is a crucial task of the property and casualty insurance industry. </span><span style="color:rgb(0,0,0);font-family:Arial,sans-serif">An essential ingredient in this modeling process is the two-stage approach, encompassing a frequency model for the number of claims and a severity model that measures the financial impact of a given claim. While machine learning models have been widely employed in this context, they often provide only pointwise predictions. In this work, we present a nonparametric model-agnostic framework for building prediction intervals of insurance claims, with finite sample statistical guarantees, extending the technique of split conformal prediction to the domain of two-stage frequency-severity modeling. The effectiveness of the framework is showcased using a dataset from soybean crop insurance in Brazil.</span></p><p dir="ltr" style="color:rgb(80,0,80);line-height:1.38;text-align:justify;margin-top:0pt;margin-bottom:0pt"><span style="color:rgb(0,0,0);font-family:Arial,sans-serif"><br></span></p><div><span style="color:rgb(0,0,0);font-family:arial,sans-serif;font-size:13px">As palestras ocorrem<b> </b></span><span style="color:rgb(0,0,0);font-family:arial,sans-serif;font-size:13px"><b><u>de forma presencial</u> </b>às quartas-feiras às 15:30h no <b>Laboratório de Sistemas Estocásticos no Bloco I sala 044-b (subsolo)</b>, do Centro de Tecnologia, Ilha do Fundão da Universidade Federal do Rio de Janeiro.</span><br></div><div><span style="color:rgb(0,0,0);font-family:arial,sans-serif;font-size:13px"><br></span></div><div><span style="color:rgb(0,0,0);font-family:arial,sans-serif;font-size:13px"><br></span></div><div><span style="color:rgb(0,0,0);font-family:arial,sans-serif;font-size:13px">abs</span></div><div><span style="color:rgb(0,0,0);font-family:arial,sans-serif;font-size:13px">viviana</span></div><p dir="ltr" style="color:rgb(80,0,80);line-height:1.38;text-align:justify;margin-top:0pt;margin-bottom:0pt"><span style="color:rgb(0,0,0);font-family:Arial,sans-serif"><br></span></p><p dir="ltr" style="color:rgb(80,0,80);line-height:1.38;text-align:justify;margin-top:0pt;margin-bottom:0pt"><span style="color:rgb(0,0,0);font-family:Arial,sans-serif"><br></span></p><div><div dir="ltr" class="gmail_signature"><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"><div><span style="font-size:12.8px">Viviana G R Lobo</span></div><div><span style="font-size:12.8px">Professora Adjunta </span></div><div><span style="font-size:12.8px">Departamento de Métodos Estatísticos </span></div><div><span style="font-size:12.8px">Universidade Federal do Rio de Janeiro</span><span style="font-size:12.8px"><br></span></div><div><span style="font-size:12.8px">Instituto de Matemática</span><span style="font-size:12.8px"><br></span></div><div><span style="font-size:12.8px">gabinete C109-A - Bloco C - CT</span></div><div><a href="https://sites.google.com/a/dme.ufrj.br/viviana/" target="_blank">https://sites.google.com/a/dme.ufrj.br/viviana/</a></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div><div><br></div><span class="gmail_signature_prefix">-- </span><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>