<html>
<head>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8">
</head>
<body text="#000000" bgcolor="#FFFFFF">
<p>Parabéns! Excelente iniciativa! <br>
</p>
<p>Maurício Cardeal </p>
<p>UFBA<br>
</p>
<br>
<div class="moz-cite-prefix">Em 01/06/2017 12:37, Lizandra Castilho
Fabio escreveu:<br>
</div>
<blockquote type="cite"
cite="mid:CAJUicQ=tP5Z+_8S0XttCGkzBDa81XaRq7b5zik4S0_9PtcOyAQ@mail.gmail.com">
<div dir="ltr">
<p class="MsoNormal" style="font-size:12.8px"><span
style="font-family:"Times New
Roman",serif;font-size:12pt">Estimados,</span></p>
<p class="MsoNormal" style="font-size:12.8px"><span
style="font-size:12pt;line-height:18.4px;font-family:"Times
New Roman",serif" lang="PT-BR"><br>
</span></p>
<p class="MsoNormal" style="font-size:12.8px"><span
style="font-size:12pt;line-height:18.4px;font-family:"Times
New Roman",serif" lang="PT-BR">Gostaríamos de
convidá-los a acompanhar a nova edição do Ciclo de Palestras
do DEST-IME-UFBA com a utilização de palestras <b><i>onlines</i></b>.
Com o intuito de fortalecer a pesquisa no departamento de
estatística da UFBA e também promover a difusão do
conhecimento na comunidade estatística brasileira, propomos
a utilização de uma plataforma online para viabilizar a
participação de pesquisadores de diferentes universidades
brasileiras e internacionais, sem o custo da viagem até
Salvador.</span></p>
<p class="MsoNormal" style="font-size:12.8px"><span
style="font-size:12pt;line-height:18.4px;font-family:"Times
New Roman",serif" lang="PT-BR"><br>
</span></p>
<p class="MsoNormal" style="font-size:12.8px"><span
style="font-size:12pt;line-height:18.4px;font-family:"Times
New Roman",serif" lang="PT-BR">O professor <b>Dani
Gamerman</b>, do IM/UFRJ, fará a primeira palestra nesse
formato no dia <b>02 de junho</b>, <b>sexta-feira, às 11hs</b>.
O link para acompanhar a palestra é</span></p>
<p class="MsoNormal" style="font-size:12.8px"><span
style="font-size:12pt;line-height:18.4px;font-family:"Times
New Roman",serif" lang="PT-BR"><br>
</span></p>
<p class="MsoNormal" style="font-size:12.8px"><span
style="font-family:"Times New
Roman",serif;font-size:12pt"><a
href="https://www.youtube.com/channel/UCC96Rmc3qKEYkKk187IcLdA/live"
target="_blank" moz-do-not-send="true">https://www.youtube.com/channe<wbr>l/UCC96Rmc3qKEYkKk187IcLdA/<wbr>live</a></span><br>
</p>
<p class="MsoNormal" style="font-size:12.8px"><span
style="font-family:"Times New
Roman",serif;font-size:12pt"><br>
</span></p>
<p class="MsoNormal" style="font-size:12.8px"><span
style="font-family:"Times New
Roman",serif;font-size:12pt">E todos que estiverem
acompanhando de forma online poderão enviar dúvidas pelo
chat da transmissão, pois as perguntas serão repassadas para
o Prof. Dani.</span><br>
</p>
<p class="MsoNormal" style="font-size:12.8px"><span
style="font-size:12pt;line-height:18.4px;font-family:"Times
New Roman",serif" lang="PT-BR"><br>
</span></p>
<p class="MsoNormal" style="font-size:12.8px"><b><span
style="font-size:12pt;line-height:18.4px;font-family:"Times
New Roman",serif">Título</span></b><span
style="font-size:12pt;line-height:18.4px;font-family:"Times
New Roman",serif">: Time varying extreme pattern with
dynamic models - Dani Gamerman, IM/UFRJ.</span></p>
<p class="MsoNormal" style="font-size:12.8px"><span
style="font-size:12pt;line-height:18.4px;font-family:"Times
New Roman",serif"><br>
</span></p>
<p class="MsoNormal" style="font-size:12.8px"><b><span
style="font-size:12pt;line-height:18.4px;font-family:"Times
New Roman",serif">Resumo</span></b><span
style="font-size:12pt;line-height:18.4px;font-family:"Times
New Roman",serif">: This talk is concerned with the
analysis of time series data with temporal dependence
through extreme events. This is achieved via a model
formulation that considers separately the central part and
the tail of the distributions, using a two component mixture
model. Extremes beyond a threshold are assumed to follow a
generalized Pareto distribution (GPD). Temporal dependence
is induced by allowing to GPD parameter to vary with time.
Temporal variation and dependence is introduced at a latent
level via the novel use of dynamic linear models (DLM).
Novelty lies in the time variation of the shape of the
resulting distribution. These changes in limiting regimes as
time changes reflect better the data behaviour, with
important gains in estimation and interpretation. The
central part follows a nonparametric, mixture approach. The
uncertainty about the threshold is explicitly considered.
Posterior inference is performed through Markov Chain Monte
Carlo (MCMC) methods. A variety of scenarios can be
entertained and include the possibility of alternation of
presence and absence of a finite upper limit of the
distribution for different time periods. Simulations are
carried out in order to analyze the performance of our
proposed model. We also apply the proposed model to
financial time series: returns of Petrobras stocks and
Bovespa index. Results show advantage of our proposal over
currently entertained models such as stochastic volatility,
with improved estimation of high quantiles and extremes. </span><span
style="font-size:12pt;line-height:18.4px;font-family:"Times New
Roman",serif" lang="PT-BR">Joint work with Fernando
Nascimento and Hedibert Lopes.</span></p>
<p class="MsoNormal" style="font-size:12.8px"><span
style="font-size:12pt;line-height:18.4px;font-family:"Times
New Roman",serif" lang="PT-BR"><b><br>
</b></span></p>
<p class="MsoNormal" style="font-size:12.8px"><br>
</p>
<p class="MsoNormal" style="font-size:12.8px"><b><span
style="font-size:12pt;line-height:18.4px;font-family:"Times
New Roman",serif" lang="PT-BR">Minicurrílo</span></b><span
style="font-size:12pt;line-height:18.4px;font-family:"Times New
Roman",serif" lang="PT-BR">: O Prof. Dani Gamerman é
graduado em Engenharia Mecânica pelo IME em 1980, Mestre em
Estatística pelo IMPA em 1983 e Doutor em Estatística pela
Universidade de Warwick em 1987. Professor Titular da UFRJ
desde 1996, Bolsista de pesquisa do CNPq desde 1987. Autor
dos livros Monte Carlo Markov Chain: Stochastic Simulation
for Bayesian Inference, publicado pela Chapman and Hall em
1997 (1a. edição) e em 2006 (2a. edição, com Hedibert F.
Lopes) e Statistical Inference: an Integrated Approach (com
Helio S. Migon), publicado pela Arnold em 1999, além de
livros nacionais. Atualmente tem suas atividades de
pesquisas em modelos dinâmicos, estatística espacial,
análise de sobrevivência, teoria de extremos, TRI, simulação
estocástica, econometria e inferência Bayesiana.</span></p>
<p class="MsoNormal" style="font-size:12.8px"><span
style="font-size:12pt;line-height:18.4px;font-family:"Times
New Roman",serif" lang="PT-BR"> </span></p>
<p class="MsoNormal" style="font-size:12.8px"><span
style="font-size:12pt;line-height:18.4px;font-family:"Times
New Roman",serif" lang="PT-BR">Essa atividade tem
coordenação de <b>Lizandra C. Fabio</b> (<a
href="mailto:lizandra.fabio@ufba.br" target="_blank"
moz-do-not-send="true">lizandra.fabio@ufba.br</a>) e <b>Bruno
Santos</b> (<a href="mailto:brunorsantos@ufba.br"
target="_blank" moz-do-not-send="true">brunorsantos@ufba.br</a>),
caso queiram enviar comentários ou sugestões sobre as
palestras. </span></p>
</div>
<br>
<fieldset class="mimeAttachmentHeader"></fieldset>
<br>
<pre wrap="">_______________________________________________
abe mailing list
<a class="moz-txt-link-abbreviated" href="mailto:abe@lists.ime.usp.br">abe@lists.ime.usp.br</a>
<a class="moz-txt-link-freetext" href="https://lists.ime.usp.br/listinfo/abe">https://lists.ime.usp.br/listinfo/abe</a>
</pre>
</blockquote>
<br>
</body>
</html>