<div dir="ltr"><span class="" style="font-size:12.8px">Divulgação</span><span style="font-size:12.8px"> da palestra desta semana do Seminário do </span><a href="http://www.icmc.usp.br/Portal/conteudo/1096/13/interinstitucional-de-pos-graduacao-em-estatistica" target="_blank" style="font-size:12.8px">Programa Interinstitucional de Pós-graduação em Estatística</a><span style="font-size:12.8px"> (PIPGEs </span><span style="font-size:12.8px">ICMC</span><span style="font-size:12.8px">/USP e UFSCar), São Carlos. </span><br style="font-size:12.8px"><br style="font-size:12.8px"><b style="font-size:12.8px">Palestrante:</b><span style="font-size:12.8px"> </span><span style="font-size:12.8px">Helton Saulo Bezerra dos Santos</span><span style="font-size:12.8px"> - Universidade Federal de Goiás.</span><br style="font-size:12.8px"><br style="font-size:12.8px"><b style="font-size:12.8px">Título:</b><span style="font-size:12.8px"> </span><span style="font-size:12.8px">On Birnbaum-Saunders autoregressive conditional duration models applied to high frequency financial data</span><br style="font-size:12.8px"><b style="font-size:12.8px"><br>Resumo: </b><span style="font-size:12.8px">The Birnbaum-Saunders (BS) distribution has been widely used due to its</span><span style="font-size:12.8px"> </span><span style="font-size:12.8px">good properties. The BS autoregressive conditional duration (BS-ACD) model</span><span style="font-size:12.8px"> </span><span style="font-size:12.8px">shares those good properties and is a good alternative to the existing ACD models.</span><span style="font-size:12.8px"> </span><div style="font-size:12.8px">In this paper we propose two BS-based ACD models specified in terms of time-varying conditional median and mean durations. Influence diagnostics have become important tools to detect departures from error assumptions as well as the presence of outliers and influential observations. We perform global influence analysis and derive local influence tools on the parameter estimates under different perturbation schemes. Moreover, we present a Monte Carlo simulation to evaluate the performance of the maximum likelihood estimators. The forecasting ability of the models is performed by using a density forecast evaluation technique. Finally, an illustration of the proposed models is made by using a real-world transaction data set.<br></div><div style="font-size:12.8px"></div><br style="font-size:12.8px"><b style="font-size:12.8px">Local:</b><span style="font-size:12.8px"> Sala de Seminários do Departamento de Estatística da UFSCar (sala 43 do anexo)</span><br style="font-size:12.8px"><br style="font-size:12.8px"><b style="font-size:12.8px">Data/Horário:</b><span style="font-size:12.8px">  Sexta-feira 13/11/2015;  14hs.</span><div><span style="font-size:12.8px"><br></span><div><div class="gmail_signature"><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><br><br>--<br></div>Rafael Izbicki<br>Assistant Professor<br>Department of Statistics<br>Federal University of São Carlos (UFSCar)<br><a href="http://rizbicki.wordpress.com" target="_blank">rizbicki.wordpress.com</a><br><br></div></div></div></div></div></div></div>
</div></div>