5 resultados para Estimators
em Biblioteca de Teses e Dissertações da USP
Resumo:
Neste trabalho, foi proposta uma nova família de distribuições, a qual permite modelar dados de sobrevivência quando a função de risco tem formas unimodal e U (banheira). Ainda, foram consideradas as modificações das distribuições Weibull, Fréchet, half-normal generalizada, log-logística e lognormal. Tomando dados não-censurados e censurados, considerou-se os estimadores de máxima verossimilhança para o modelo proposto, a fim de verificar a flexibilidade da nova família. Além disso, um modelo de regressão locação-escala foi utilizado para verificar a influência de covariáveis nos tempos de sobrevida. Adicionalmente, conduziu-se uma análise de resíduos baseada nos resíduos deviance modificada. Estudos de simulação, utilizando-se de diferentes atribuições dos parâmetros, porcentagens de censura e tamanhos amostrais, foram conduzidos com o objetivo de verificar a distribuição empírica dos resíduos tipo martingale e deviance modificada. Para detectar observações influentes, foram utilizadas medidas de influência local, que são medidas de diagnóstico baseadas em pequenas perturbações nos dados ou no modelo proposto. Podem ocorrer situações em que a suposição de independência entre os tempos de falha e censura não seja válida. Assim, outro objetivo desse trabalho é considerar o mecanismo de censura informativa, baseado na verossimilhança marginal, considerando a distribuição log-odd log-logística Weibull na modelagem. Por fim, as metodologias descritas são aplicadas a conjuntos de dados reais.
Resumo:
Esta pesquisa avalia o impacto do \"Programa de Garantia da Atividade Agropecuária\" para agricultores familiares, conhecido como Proagro Mais. A relevância do trabalho fundamenta-se no considerável tamanho do Programa dentro do contexto das políticas de gestão de risco agrícola no Brasil. Além disso, é a primeira pesquisa desse tipo na literatura científica do país. A amostra é formada por produtores de milho do Estado do Paraná, tendo como linha base o ano de 2003, uma vez que é o ano anterior ao lançamento do Proagro Mais, e o ano de 2005 como ano de impacto. A base de dados utilizada neste estudo foi fornecida pelo Tribunal de Contas da União (TCU), cujas variáveis relevantes incluem características da cultura e dos agricultores familiares, como área financiada, atividades agrícolas complementares, educação e rendimento esperado. Adicionalmente, a partir de outras fontes públicas, foram adicionadas variáveis meteorológicas e regionais para controlar a localização da fazenda. O objetivo da pesquisa é avaliar o impacto do Proagro Mais sobre o montante de crédito por hectare concedido aos beneficiários do Programa. As metodologias usadas incluem o Propensity Score Matching (PSM), a Diferença das Diferenças (DID) e dois estimadores condicionais do DID com PSM usando dados em painel e repeated cross-section. As estimativas econométricas mostram que o Efeito Médio do Tratamento nos Tratados (EMTT) teve sinal negativo na maioria dos modelos revelando que, após o período de perda de rendimento, o grupo de controle teve um valor médio mais elevado de crédito por hectare do que os beneficiários do Proagro Mais. Os resultados sugerem a existência de mecanismos que poderiam complementar ou substituir o Proagro Mais como instrumento de gestão de risco agrícola, mas também podem sugerir que o Programa avaliado não cubra todos os riscos do setor.
Resumo:
The subject of this thesis is the real-time implementation of algebraic derivative estimators as observers in nonlinear control of magnetic levitation systems. These estimators are based on operational calculus and implemented as FIR filters, resulting on a feasible real-time implementation. The algebraic method provide a fast, non-asymptotic state estimation. For the magnetic levitation systems, the algebraic estimators may replace the standard asymptotic observers assuring very good performance and robustness. To validate the estimators as observers in closed-loop control, several nonlinear controllers are proposed and implemented in a experimental magnetic levitation prototype. The results show an excellent performance of the proposed control laws together with the algebraic estimators.
Resumo:
Neste trabalho propomos o uso de um método Bayesiano para estimar o parâmetro de memória de um processo estocástico com memória longa quando sua função de verossimilhança é intratável ou não está disponível. Esta abordagem fornece uma aproximação para a distribuição a posteriori sobre a memória e outros parâmetros e é baseada numa aplicação simples do método conhecido como computação Bayesiana aproximada (ABC). Alguns estimadores populares para o parâmetro de memória serão revisados e comparados com esta abordagem. O emprego de nossa proposta viabiliza a solução de problemas complexos sob o ponto de vista Bayesiano e, embora aproximativa, possui um desempenho muito satisfatório quando comparada com métodos clássicos.
Resumo:
We evaluate the use of Generalized Empirical Likelihood (GEL) estimators in portfolios efficiency tests for asset pricing models in the presence of conditional information. Estimators from GEL family presents some optimal statistical properties, such as robustness to misspecification and better properties in finite samples. Unlike GMM, the bias for GEL estimators do not increase as more moment conditions are included, which is expected in conditional efficiency analysis. We found some evidences that estimators from GEL class really performs differently in small samples, where efficiency tests using GEL generate lower estimates compared to tests using the standard approach with GMM. With Monte Carlo experiments we see that GEL has better performance when distortions are present in data, especially under heavy tails and Gaussian shocks.