<div dir="ltr">Prezados colegas,<br>Gostaria de convidá-los para dois eventos que serão realizados na Escola de Matemática Aplicada (EMAp) da Fundação Getulio Vargas (FGV), no Rio de Janeiro.<br><br>Dia 03/nov/25 (segunda-feira): Workshop em Modelagem Estocástica de Eventos Climáticos<br>Dia 05/nov/25 (quarta-feira): Workshop em Estatística, Séries Temporais e Finanças Quantitativas<br>Local (dos dois eventos): Fundação Getulio Vargas, Praia de Botafogo, 190, 5o andar, Auditório 537<br>Horário (dos dois eventos): 13.30 - 18.00h<br><br>Os eventos ocorrerão de forma presencial (sem transmissão online ou gravação) e estão sendo organizados pela FGV EMAp e o PPG de Estatística do IME-UFRGS, com o apoio dos dois departamentos e do CNPq através do Projeto Universal “Modelagem Econométrica de Problemas Complexos: Séries Temporais Funcionais, Modelos Não Lineares, Aprendizado Estatístico e Modelos de Alta Dimensão”.<div><br></div><div>Os interessados devem enviar um email para <a href="mailto:eventos.emap@fgv.br">eventos.emap@fgv.br</a> para realizar sua inscrição.<br><br>Os títulos e resumos dos trabalhos estão disponíveis abaixo.<br><br>Atenciosamente,<br>Rodrigo Targino<br><br>======================================================================<br><br>Workshop em Modelagem Estocástica de Eventos Climáticos (3/nov)<br><br>Leonardo Voltarelli (IMPA)<br><br>Precipitation nowcasting of satellite data using physically-aligned neural networks<br><br>Accurate short-term precipitation forecasts remain concentrated in radar-rich regions, limiting operational value in places most exposed to climate extremes. We present TUPANN (Transferable and Universal Physics-Aligned Nowcasting Network), a satellite-only model trained on GOES-16 RRQPE. Unlike most deep learning models for nowcasting, TUPANN separates the forecast into physically meaningful components: a variational encoder–decoder infers motion and intensity fields from recent imagery under optical-flow supervision, a lead-time-conditioned MaxViT evolves the latent state, and a differentiable advection operator reconstructs future frames. We investigate TUPANN's performance across four distinct climates (Rio de Janeiro, Manaus, Miami, La Paz) at 30–180-min lead times using CSI/HSS over 4–64 mm h^{-1} thresholds and both IMERG and GOES-16 data. Our model is benchmarked against leading models based on optical flow (PySTEPS), deep learning (Earthformer and CasCast) and a combination of the two (NowcastNet). Overall, TUPANN delivers the best or second-best skill in most settings, with pronounced gains at higher thresholds; training on multiple cities further improves performance, while cross-city tests show limited degradation and occasional gains for rare heavy-rain regimes. GOES-16's near 5-min latency supports our model's real-time use. Beyond skill, TUPANN exposes smooth motion fields that align with numerical optical flow, improving interpretability for forecasters. These results indicate that physically aligned learning can provide nowcasts that are skillful, transferable and global.<br><br>—--------------------------------------------------------------------------------------------------------<br><br>Klaus Boesch (IFSul)<br><br>Modelling and Forecasting the Dynamics of Spatial Surfaces via Dynamic FPCA: Application to Daily Temperature Fields in Southern Brazil<br><br>This work introduces a framework for modeling and forecasting spatial surface time series using a dynamic extension of Functional Principal Component Analysis (FPCA). We generalize the Bathia-Yao-Ziegelmann Dynamic FPCA to cases where observations are spatial surfaces. Simulation studies confirm the method's ability to accurately recover underlying dynamic structures and identify the true latent dimension. An empirical analysis of daily mean, maximum, and minimum temperature surfaces in Rio Grande do Sul, Brazil, demonstrates the practical utility of the framework. Our findings show that the optimal predictive dimensionality varies with the forecast horizon and the specific temperature variable. The analysis yields interpretable spatial patterns, captures their temporal dynamics, and provides reliable forecasts, offering a valuable tool for climate science, environmental studies, and other fields such as quantitative finance.<br><br>—--------------------------------------------------------------------------------------------------------<br><br>Reinaldo Marques (IRB-Re)<br>Spatial Extreme Events: a climate risk assessment in Brazil <br><br>Extreme weather events have become a major challenge for insurers' pricing and catastrophe areas. In this study, we employ daily data (1961–2024) on 0.1°×0.1° grids for seven climate variables, from which more than 50 climate indices were computed. Spatial clusters were delineated within Brazilian river basins using Machine Learning clustering algorithm. For each cluster, representative extreme climate indices of Heat Waves (WSDI), Cold Waves (CSDI), Heavy Rainfall (RX1D), and Droughts (CDD) were modeled using the Generalized Extreme Value (GEV) distribution, enabling characterization of distribution, variability, and frequency, as well as estimation of return levels for 2-, 5-, 10-, and 50-year periods under future scenarios. Additionally, extremes were spatially quantified using the area-perimeter ratio based on excursion sets, assessing their extent and displacement across the national territory. This study highlights the high climate variability resulting from Brazil’s extensive territorial heterogeneity, providing essential support for preventive planning in the insurance sector and for the formulation of policies and products adapted to different levels of exposure to climate-related disasters.<br><br>—--------------------------------------------------------------------------------------------------------<br><br>Livia Cereja (FGV EMAp)<br><br>Automatic Climate Events Categorization with Masked Siamese Networks<br><br>Understanding and representing complex climate variability is essential for both scientific analysis and predictive modeling. However, identifying meaningful climate regimes from raw variables is challenging, as they exhibit high noise and nonlinear dependencies. In this work, we explore the use of Masked Siamese Networks to discretize climate time series into semantically rich clusters. Focusing on daily minimum and maximum temperature, we show that the resulting representations: (i) yield clusters that reflect meaningful climate states under our modeling assumptions, offering a simplified representation for downstream use; (ii) enable sampling and analysis of specific climate scenarios; and (iii) exhibit statistical associations with El Niño events, underscoring their scientific relevance. Our findings highlight the potential of self-supervised discretization as a tool for climate data analysis and open avenues for incorporating richer climate indicators in future work.<br><br>======================================================================<br><br>Workshop em Estatística, Séries Temporais e Finanças Quantitativas (05/Nov)<br><br>Eduardo Horta (UFRGS)<br><br>Product Disintegrations of Markov Chains: EVT and an application to climate data<br><br>For a given sequence of random variables, Borsato et al. (2024, Statistics & Probability Letters - DOI: <a href="https://doi.org/10.1016/j.spl.2024.110056">https://doi.org/10.1016/j.spl.2024.110056</a>) introduce the concept of a product disintegration, which is a latent sequence of random probability measures upon which conditioning makes the original sequence independent, and such that a fixed point property holds for the conditioning operator. Drawing from these authors, we show constructively that any discrete-time Markov chain on a countable state space admits, under mild conditions, a non-trivial product disintegration which is also a Markov chain. In an EVT framework, we derive the “quenched” limit for the conditional distribution of the maximum of such chains, and obtain bounds for the “annealed” limit. Finally, we present a brief application to precipitation data.<br><br>—--------------------------------------------------------------------------------------------------------<br><br>Flavio Ziegelmann (UFRGS)<br><br>Improving Copula-GARCH Risk Forecasting Learning from Factor Functional Time Series<br><br>In modern days, the accurate prediction and forecasting of risk measures, such as Value at Risk and Expected Shortfall, is an essential task for asset market managers. When calculating risk measures, an essential step, for most approaches, is to estimate the probability density function of asset returns. A daily sequence of intraday return densities of p assets, denoted by Y_t, t=1,…,n, can be seen as a p-dimensional functional time series. If p is large (Y_t is high dimensional), then one has to perform a two-way dimension reduction: in the high dimensional vector and in the infinite dimensional curves. Here we propose combining a Functional Factor Model with a univariate Dynamic Functional Principal Components Analysis as a two way dimension reduction approach, which allied to a copula model feeds the error term of a high-frequency ARMA-GARCH model aiming to forecast future daily risk measures.<br><br>—--------------------------------------------------------------------------------------------------------<br><br>Eduardo Mendes (FGV EESP)<br><br>Estimation Risk in Conditional Expectiles<br><br>We establish the consistency and asymptotic normality of a two-step estimator of conditional expectiles in the context of location-scale models. We first estimate the parameters of the conditional mean and variance by quasi-maximum likelihood and then compute the unconditional expectile of the innovations using the empirical quantiles of the standardized residuals. We show how replacing true innovations with standardized residuals affects the asymptotic variance of the expectile estimator. In addition, we also obtain asymptotic-valid bootstrap-based confidence intervals. Finally, our empirical analysis reveals that conditional expectiles are very interesting alternatives to assess tail risk in cryptomarkets, relative to traditional quantile-based risk measures, such as value at risk and expected shortfall.<br><br>—--------------------------------------------------------------------------------------------------------<br><br>Rodrigo Targino (FGV EMAp)<br><br>Risk-Budgeted Mean Variance Portfolios<br><br>We introduce the Risk-Budgeted Mean-Variance (RBMV) portfolio, a novel framework that connects the classical Markowitz mean-variance problem and the risk budgeting approach. By modifying the risk budgeting optimization problem to include constraints on expected returns and volatility, RBMV offers a disciplined way to manage the trade-off between risk concentration and return maximization. The investor gains a lever to adjust how close the portfolio sits to either framework, depending on her preferences. We show that the optimization problem that defines the RBMV portfolio is convex, efficiently computable, and typically delivers competitive returns with reduced risk concentration in the context of long-only portfolios. We illustrate our methodology using daily equity returns from the U.S. and show that our methodology efficiently controls the volatility of returns while also delivering Sharpe ratios that are consistently higher than the traditional mean-variance approach.<br><br><br></div></div>