[ABE-L] COLMEA - dia 7 de novembro - quinta-feira - no IME-UERJ

[Maria Eulalia Vares]

Prezados colegas,


O COLMEA - Colóquio Interinstitucional Modelos Estocásticos e Aplicações -
tem mais um encontro no próximo dia 7 de novembro, a partir de 14h, no
Instituto de Matemática e Estatística da UERJ. Nesta ocasião teremos
palestras de Andrea Ugolini (UERJ)  e Daniel Alves Castello (UFRJ).

Programa:
14:00 h - 15:20h  Andrea Ugolini (UERJ)
*Risco Sistêmico na Rede Bancária Brasileira: Uma abordagem Vine-cópula*
15:40h - 17:00h   Daniel Alves Castello (UFRJ)

*On the Model Building for Transmission Line Cables: A Bayesian Approach*

17:00h Discussão e lanche

Local:

*Instituto de Matemática e Estatística - UERJ*
Auditório RAV 62, 6º andar, Bloco F
UERJ Campus Maracanã
Rua São Francisco Xavier, 524
Maracanã, Rio de Janeiro - RJ

Um cartaz para divulgação encontra-se aqui:
http://www.im.ufrj.br/~coloquiomea/cartaz/2019_11.pdf

[image: https://ssl.gstatic.com/ui/v1/icons/mail/images/cleardot.gif]



Informações mais completas sobre o COLMEA podem ser encontradas aqui:
http://www.im.ufrj.br/~coloquiomea/

Todos são muito bem vindos. Agradecemos também pela divulgação em suas
instituições.

Atenciosamente,

O comitê organizador:

Americo Cunha (UERJ)

Augusto Q. Teixeira (IMPA)

Evaldo M.F. Curado (CBPF)

Leandro P. R. Pimentel (UFRJ)

Maria Eulalia Vares (UFRJ)

Nuno Crokidakis (UFF)

Simon Griffiths (PUC-Rio)

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Resumos das palestras:

*Risco Sistêmico na Rede Bancária Brasileira: Uma abordagem Vine-cópula *
Andrea Ugolini (UERJ)

Nesse evento, examinamos o risco sistêmico da rede bancária brasileira,
utilizando o valor em risco condicional como medida de risco. Modelamos a
dependência condicional multivariada entre os bancos brasileiros por meio
do modelo Vine-cópula, o qual representa uma estrutura hierárquica de
dependência em árvore. Para isso, usamos cópulas bivariadas e, desta forma,
modelamos a dependência entre cada banco e o índice representativo do
sistema financeiro brasileiro (BFIndex).  Os resultados indicam que, para o
período de janeiro de 2007 a janeiro de 2016, o risco sistêmico da rede
financeira brasileira aumentou drasticamente durante a crise financeira
global. Nossas evidências indicam, por um lado, que os bancos Bradesco e
Itaú desencadearam os principais impactos sistêmicos no setor bancário
brasileiro. Por outro, essas evidências sinalizam que o Banco do Brasil
desempenhou um papel menor de transmissão de risco. Os resultados
encontrados têm implicações para a regulamentação de capital das
instituições financeiras e para as decisões de gestão de risco dos
investidores.


*On the Model Building for Transmission Line Cables: A Bayesian Approach*

Daniel Alves Castello (UFRJ)



This work is aimed at building models to predict the bending vibrations of
stranded cables used in high-voltage transmission lines. The present
approach encompasses model calibration, validation and selection based on a
statistical framework. Model calibration is tackled using a Bayesian
framework and the Delayed Rejection Adaptive Metropolis (DRAM) sampling
algorithm is employed to explore the posterior probability of the unknown
model parameters. Two model classes are proposed to predict the bending
vibrations of a typical high-voltage stranded cable. Both model classes
account for the aerodynamic damping with the surrounding medium and the
bending stiffness of the cable. The difference between the two relies on
the damping model chosen to quantify the energy dissipation due to friction
among the constituent wires of the cable. Model ranking is rigorously
quantified by means of a Bayesian model class selection approach, in which
both the data-fitting capability and complexity of each model class are
simultaneously taken into account. Experimental tests are performed on a
laboratory span with a typical high-voltage stranded cable. The measured
frequency response functions are the observable quantities employed in the
Bayesian model updating for the two model classes proposed. Both model
classes provide comparable and accurate predictions for the cable’s
frequency response functions within the range [5, 25] Hz, with the
fractional derivative-based model class providing the most accurate
predictions. Nonetheless, both model classes failed to accurately reproduce
the measured cable’s dynamic response within the frequency range [25, 30] Hz
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