[ABE-L] Seminário PGEST (UFPE) - Teoria Assintótica de Alta Ordem nos modelos não lineares simétricos heteroscedásticos

[THYAGO CELSO CAVALCANTE NEPOMUCENO]

O Programa de Pós-graduação em Estatística da Universidade Federal de
Pernambuco tem a satisfação de convidar a comunidade acadêmica para o
seminário "Teoria Assintótica de Alta Ordem nos modelos não lineares
simétricos heteroscedásticos" que será realizado presencialmente
quarta-feira, dia 23 de outubro de 2024 às 15h. Detalhes abaixo

*Título* : Teoria Assintótica de alta ordem nos modelos não lineares
simétricos heteroscedásticos

*Palestrante* : Dr. Codjo Olivier Sossa, UFPE

*Data* : Quarta-feira, 23 de outubro · 15:00h

*Local*: Auditório do Departamento de Estatística

*Resumo*: Neste trabalho, derivamos uma fórmula matricial geral para os
vieses de segunda ordem dos estimadores de máxima verossimilhanças dos
parâmetros da média e da dispersão nos modelos de regressão não lineares
simétricos heteroscedásticos. Nesta classe de modelos, abordamos a situação
em que os parâmetros de dispersão não são constantes para todas as
observações, havendo assim uma estrutura heteroscedástica. Admitimos a
determinação de uma forma funcional que relaciona os parâmetros de
dispersão com alguns parâmetros desconhecidos, que não dependem do vetor de
parâmetros de regressão, e algumas variáveis auxiliares. Salientamos aqui
que utilizamos qualquer estrutura heterocedástica, tendo a
heteroscedasticidade multiplicativa como caso particular, generalizando
assim os resultados de Cysneiros, Cordeiro e Cysneiros (2010). Além disso,
calculamos os intervalos de confiança do tipo assintótico, bootstrap
percentil e bootstrap-t. Através de simulação de Monte Carlo, avaliamos os
desempenhos dos estimadores pontuais, a saber: estimadores de máxima
verossimilhanças, suas versões corrigidas via Cox e Snell (1968) e a
técnica de bootstrap e estimadores intervalares propostos. Adicionalmente,
apresentamos uma aplicação para ilustrar tudo o que foi desenvolvido.
*Palavras-chaves*: bootstrap; correção de Bartlett; correção de viés;
intervalos; razão de verossimilhanças.

[image: 5. Seminário Codjo (2024.2).png]

-- 
Thyago Nepomuceno

Assistant Professor - Departament of Statistics - CCEN - Universidade
Federal de Pernambuco
Deputy Coordinator of Masters and PhD. Programs in Statistics -
Universidade Federal de Pernambuco
Bolsista de Produtividade em Pesquisa PQ2 - Conselho Nacional de Des.
Científico e Tecnológico (CNPq)
Research Fellow - Department of Computer, Control, and Management
Engineering - Sapienza University of Rome
Editor in chief of Socioeconomic Analytics
<https://periodicos.ufpe.br/revistas/index.php/SECAN/index>
Contatos: thyago.nepomuceno em ufpe.br; nepomuceno em diag.uniroma1.it
...........................................
Recent publications: MCDA Distance Functions (DEA)
<https://doi.org/10.1016/j.omega.2024.103044>, Panel Data Envelopment
Analysis (DEA) <https://doi.org/10.1108/IJSE-11-2022-0767>, Maritime
Transportation Efficiency (DEA)
<http://dx.doi.org/10.1080/03088839.2023.2252431>, Knowledge Benchmarking
(DEA) <https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1111/exsy.12967>, Webpage
Performance (DEA) <http://dx.doi.org/10.3390/data8080134>, Systematic
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<https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/itor.13309>, Information
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<http://lattes.cnpq.br/4815452948320665>
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