A model to estimate the US term structure of interest rates

The US term structure of interest rates plays a central role in fixed-income analysis. For example, estimating accurately the US term structure is a crucial step for those interested in analyzing Brazilian Brady bonds such as IDUs, DCBs, FLIRBs, EIs, etc. In this work we present a statistical model to estimate the US term structure of interest rates. We address in this report all major issues which drove us in the process of implementing the model developed, concentrating on important practical issues such as computational efficiency, robustness of the final implementation, the statistical properties of the final model, etc. Numerical examples are provided in order to illustrate the use of the model on a daily basis.

Uso da análise discriminante regularizada (RDA) no reconhecimento de padrões em imagens digitais hiperespectral de sensoriamento remoto

Em cenas naturais, ocorrem com certa freqüência classes espectralmente muito similares, isto é, os vetores média são muito próximos. Em situações como esta, dados de baixa dimensionalidade (LandSat-TM, Spot) não permitem uma classificação acurada da cena. Por outro lado, sabe-se que dados em alta dimensionalidade [FUK 90] tornam possível a separação destas classes, desde que as matrizes covariância sejam suficientemente distintas. Neste caso, o problema de natureza prática que surge é o da estimação dos parâmetros que caracterizam a distribuição de cada classe. Na medida em que a dimensionalidade dos dados cresce, aumenta o número de parâmetros a serem estimados, especialmente na matriz covariância. Contudo, é sabido que, no mundo real, a quantidade de amostras de treinamento disponíveis, é freqüentemente muito limitada, ocasionando problemas na estimação dos parâmetros necessários ao classificador, degradando portanto a acurácia do processo de classificação, na medida em que a dimensionalidade dos dados aumenta. O Efeito de Hughes, como é chamado este fenômeno, já é bem conhecido no meio científico, e estudos vêm sendo realizados com o objetivo de mitigar este efeito. Entre as alternativas propostas com a finalidade de mitigar o Efeito de Hughes, encontram-se as técnicas de regularização da matriz covariância. Deste modo, técnicas de regularização para a estimação da matriz covariância das classes, tornam-se um tópico interessante de estudo, bem como o comportamento destas técnicas em ambientes de dados de imagens digitais de alta dimensionalidade em sensoriamento remoto, como por exemplo, os dados fornecidos pelo sensor AVIRIS. Neste estudo, é feita uma contextualização em sensoriamento remoto, descrito o sistema sensor AVIRIS, os princípios da análise discriminante linear (LDA), quadrática (QDA) e regularizada (RDA) são apresentados, bem como os experimentos práticos dos métodos, usando dados reais do sensor. Os resultados mostram que, com um número limitado de amostras de treinamento, as técnicas de regularização da matriz covariância foram eficientes em reduzir o Efeito de Hughes. Quanto à acurácia, em alguns casos o modelo quadrático continua sendo o melhor, apesar do Efeito de Hughes, e em outros casos o método de regularização é superior, além de suavizar este efeito. Esta dissertação está organizada da seguinte maneira: No primeiro capítulo é feita uma introdução aos temas: sensoriamento remoto (radiação eletromagnética, espectro eletromagnético, bandas espectrais, assinatura espectral), são também descritos os conceitos, funcionamento do sensor hiperespectral AVIRIS, e os conceitos básicos de reconhecimento de padrões e da abordagem estatística. No segundo capítulo, é feita uma revisão bibliográfica sobre os problemas associados à dimensionalidade dos dados, à descrição das técnicas paramétricas citadas anteriormente, aos métodos de QDA, LDA e RDA, e testes realizados com outros tipos de dados e seus resultados.O terceiro capítulo versa sobre a metodologia que será utilizada nos dados hiperespectrais disponíveis. O quarto capítulo apresenta os testes e experimentos da Análise Discriminante Regularizada (RDA) em imagens hiperespectrais obtidos pelo sensor AVIRIS. No quinto capítulo são apresentados as conclusões e análise final. A contribuição científica deste estudo, relaciona-se à utilização de métodos de regularização da matriz covariância, originalmente propostos por Friedman [FRI 89] para classificação de dados em alta dimensionalidade (dados sintéticos, dados de enologia), para o caso especifico de dados de sensoriamento remoto em alta dimensionalidade (imagens hiperespectrais). A conclusão principal desta dissertação é que o método RDA é útil no processo de classificação de imagens com dados em alta dimensionalidade e classes com características espectrais muito próximas.

Exploratory semiparametric analysis of two-dimensional diffusions in finance

We examine bivariate extensions of Aït-Sahalia’s approach to the estimation of univariate diffusions. Our message is that extending his idea to a bivariate setting is not straightforward. In higher dimensions, as opposed to the univariate case, the elements of the Itô and Fokker-Planck representations do not coincide; and, even imposing sensible assumptions on the marginal drifts and volatilities is not sufficient to obtain direct generalisations. We develop exploratory estimation and testing procedures, by parametrizing the drifts of both component processes and setting restrictions on the terms of either the Itô or the Fokker-Planck covariance matrices. This may lead to highly nonlinear ordinary differential equations, where the definition of boundary conditions is crucial. For the methods developed, the Fokker-Planck representation seems more tractable than the Itô’s. Questions for further research include the design of regularity conditions on the time series dependence in the data, the kernels actually used and the bandwidths, to obtain asymptotic properties for the estimators proposed. A particular case seems promising: “causal bivariate models” in which only one of the diffusions contributes to the volatility of the other. Hedging strategies which estimate separately the univariate diffusions at stake may thus be improved.

A class of improved heteroskedasticity-consistent covariance matrix estimators

The heteroskedasticity-consistent covariance matrix estimator proposed by White (1980), also known as HC0, is commonly used in practical applications and is implemented into a number of statistical software. Cribari–Neto, Ferrari & Cordeiro (2000) have developed a bias-adjustment scheme that delivers bias-corrected White estimators. There are several variants of the original White estimator that also commonly used by practitioners. These include the HC1, HC2 and HC3 estimators, which have proven to have superior small-sample behavior relative to White’s estimator. This paper defines a general bias-correction mechamism that can be applied not only to White’s estimator, but to variants of this estimator as well, such as HC1, HC2 and HC3. Numerical evidence on the usefulness of the proposed corrections is also presented. Overall, the results favor the sequence of improved HC2 estimators.

Testing covariance stationarity

In this paper, we show that the widely used stationarity tests such as the KPSS test has power close to size in the presence of time-varying unconditional variance. We propose a new test as a complement of the existing tests. Monte Carlo experiments show that the proposed test possesses the following characteristics: (i) In the presence of unit root or a structural change in the mean, the proposed test is as powerful as the KPSS and other tests; (ii) In the presence a changing variance, the traditional tests perform badly whereas the proposed test has high power comparing to the existing tests; (iii) The proposed test has the same size as traditional stationarity tests under the null hypothesis of covariance stationarity. An application to daily observations of return on US Dollar/Euro exchange rate reveals the existence of instability in the unconditional variance when the entire sample is considered, but stability is found in sub-samples.

Aerial line transect survey to estimate abundance of marsh deer (Blastocerus dichotomus) (Illiger, 1815)

A população de cervo-do-pantanal (Blastocerus dichotomus) está drasticamente reduzida no Brasil. O nosso objetivo foi o de estimar a abundância do cervo-do-pantanal na bacia do Rio Paraná e discutir a metodologia aplicada. Os resultados darão suporte para uma análise do impacto do enchimento da represa de Porto Primavera sobre essa população. Sessenta e nove animais foram registrados através de sobrevôo utilizando-se a metodologia de transecção linear com amostragem das distâncias. Os dados não corrigidos resultaram em uma densidade estimada de 0,0035ind/ha e uma população de 636 indivíduos. A correção de g para os animais que não foram vistos apresentou uma densidade de 0,0049 ind/ha e uma abundância de 896 (CV=0,27) indivíduos. A metodologia foi aplicada com sucesso na estimativa de cervo-do-pantanal. Esse resultado é importante para avaliarmos a população do cervo-do-pantanal na área e para futuramente analisarmos o impacto do enchimento da represa.

Induction of the acrosome reaction test to in vitro estimate embryo production in Nelore cattle

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Características do pelame de vacas Holandesas em ambiente tropical: um estudo genético e adaptativo

As características do pelame (espessura da capa, comprimento médio dos pêlos, número de pêlos por unidade de área, densidade de massa dos pêlos, ângulo de inclinação dos pêlos com respeito a superfície da epiderme e diâmetro médio do pêlos) foram avaliadas em 973 vacas da raça Holandesa, entre novembro de 2000 e abril de 2001, numa área localizada 20cm abaixo da coluna vertebral, no centro do tronco, tanto nas malhas brancas como nas negras. As amostras de pêlos foram obtidas com um alicate comum adaptado. O método da Máxima Verossimilhança Restrita (REML) foi usado para estimar os componentes de variância e covariância sob modelo animal, sendo empregado o sistema MTDFREML. Os resultados mostraram que as características do pelame preto são diferentes das do branco, quando os animais são criados em ambiente tropical. O pelame preto apresentou-se menos denso, com pêlos mais curtos e grossos devido à maior necessidade de perder calor, enquanto que, o pelame branco é mais denso e com pêlos mais compridos, oferecendo uma melhor proteção contra à radiação solar direta. A seleção de vacas predominantemente negras pode ser uma boa escolha para aumentar a resistência do gado Holandês às condições do ambiente tropical, principalmente à radiação solar, quando esses animais são criados a campo, devido a que a epiderme sob esse tipo de malhas é altamente pigmentada. Tal seleção pode ser facilmente realizada, considerando a alta herdabilidade (h²=0,75) para a proporção de malhas negras. Esta seleção deve ser realizada no sentido de um pelame menos denso, com pêlos curtos e grossos favorecendo as perdas de calor sensível e calor latente.

Genetic parameters for milk yield of Bubalus bubalis using unadjusted and adjusted milk production for days in milk.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Parametric correlation functions to model the structure of permanent environmental (co)variances in milk yield random regression models

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Genetic associations of sexual precocity with growth traits and visual scores of conformation, finishing, and muscling in Nelore cattle

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Estimativas de parâmetros genéticos para produção de leite e persistência da lactação em vacas Gir, aplicando modelos de regressão aleatória

Com o objetivo de estimar parâmetros genéticos para a produção de leite no dia do controle (PLDC), foram usadas as 2.440 primeiras lactações de vacas da raça Gir leiteira, com partos registrados entre 1990 e 2005. As PLDC foram consideradas em dez classes mensais e analisadas por meio de modelo de regressão aleatória (MRA) utilizando-se como efeitos aleatórios o genético-aditivo, o de ambiente permanente e o residual e, como efeitos fixos, o grupo de contemporâneos (GC), a co-variável idade da vaca ao parto (efeito linear e quadrático) e a curva média de lactação da população. Os efeitos genético-aditivos e de ambiente permanente foram modelados utilizando-se as funções de Wilmink (WIL) e Ali e Schaeffer (AS). As variâncias residuais foram modeladas utilizando-se 1, 4, 6 ou 10 classes. Os grupos de contemporâneos foram definidos como rebanho-ano-estação do controle contendo no mínimo três animais. Os testes indicaram que o modelo com quatro classes de variâncias usando a função paramétrica AS foi o que melhor se ajustou aos dados. As estimativas de herdabilidade variaram de 0,21 a 0,33 para a função AS e de 0,17 a 0,30 para WIL e foram maiores na primeira metade da lactação. As correlações genéticas entre as PLDC foram positivas e elevadas entre os controles adjacentes e diminuiram quando a distância entre os controles aumentou. Para o melhor modelo, foram estimados os valores genéticos para a produção de leite acumulada até os 305 dias e, para períodos parciais da lactação, foram obtidas como médias dos valores genéticos preditos naquele período. Os valores genéticos foram comparados, por meio da correlação de posto, ao valor genético predito para a produção acumulada até os 305 dias, pelo método tradicional. As correlações entre os valores genéticos indicaram que podem ocorrer divergências na classificação dos animais pelos critérios estudados.

Estimativas de parâmetros genéticos de características de crescimento em um rebanho Caracu selecionado para peso ao sobreano

Foram analisados registros de 1.698 animais de um rebanho Caracu selecionado para peso pós-desmame entre os anos 1979 e 2002 com o objetivo de verificar a existência de variabilidade genética aditiva nas características de crescimento e suas interpretações. As características analisadas foram: peso ao nascer (PN), peso padronizado aos 120 dias (P120), peso ao desmame padronizado aos 210 dias (P210), peso de machos ao final da prova de ganho de peso (P378) e ganhos diários do nascimento ao desmame (GND), dos machos na prova de ganho de peso (G112), do desmame ao sobreano em machos (GDSm), peso de fêmeas padronizado aos 550 dias (P550) e ganhos das fêmeas em pastagem do desmame ao sobreano (GDSf), além da altura da garupa a um ano em machos (ALTm) e ao sobreano em fêmeas (ALTf). Os componentes de (co) variâncias, as herdabilidades e as correlações genéticas foram estimados por máxima verossimilhança restrita não-derivativa utilizando-se o software MTDFREML. As estimativas de herdabilidade e os erros-padrão foram iguais a 0,34±0,06; 0,11±0,05; 0,13±0,05; 0,11±0,05; 0,35±0,09; 0,42±0,09; 0,31±0,09; 0,13±0,06; 0,21±0,08; 0,55±0,11; 0,51±0,09 para PN, P120, P210, GND, P378, P550, GDSm, GDSf, G112, ALTm e ALTf, respectivamente. As correlações genéticas entre as características foram de moderadas a altas e positivas, com exceção de algumas correlações com a característica GDSf e o PN. A seleção com base no desempenho do próprio indivíduo, como tem sido realizada, proporciona progresso genético nas características de seleção direta, assim como em algumas características com alta correlação genética.

Estimação de parâmetros genéticos para peso do nascimento aos 550 dias de idade para animais da raça Tabapuã utilizando-se modelos de regressão aleatória

Foram utilizados 21.762 registros de peso do nascimento aos 550 dias de idade de 4.221 animais para estimativa das funções de covariância empregando modelos de regressão aleatória. Os modelos incluíram, como aleatórios, os efeitos genéticos aditivo direto e materno, de ambiente permanente de animal e de ambiente permanente materno e, como fixos, os efeitos de grupo contemporâneo, a idade da vaca ao parto (linear e quadrático) e o polinômio ortogonal de Legendre da idade do animal (regressão cúbica), como covariáveis. As variâncias residuais foram modeladas por uma função de variâncias com ordens de 2 a 6. Análises com polinômios ortogonais de diversas ordens foram realizadas para os efeitos genético aditivo direto, genético aditivo materno, de ambiente permanente de animal e de ambiente permanente materno. Os modelos foram comparados pelos critérios de informação Bayesiano de Schwarz (BIC) e Akaike (AIC). O melhor modelo indicado por todos os critérios foi o que considerou o efeito genético aditivo direto ajustado por um polinômio cúbico, o efeito genético materno ajustado por um polinômio quadrático, o efeito de ambiente permanente de animal ajustado por polinômio quártico e o efeito de ambiente permanente materno ajustado por polinômio linear. As estimativas de herdabilidade para o efeito direto foram maiores no início e no final do período estudado, com valores de 0,28 ao nascimento, 0,21 aos 240 dias e 0,24 aos 550 dias de idade. As estimativas de herdabilidade materna foram maiores aos 160 dias de idade (0,10) que nas demais fases do crescimento. As correlações genéticas variaram de moderadas a altas, diminuindo conforme o aumento da distância entre as idades. Maior eficiência na seleção para peso pode ser obtida considerando os pesos pós-desmama, período em que as estimativas de variância genética e herdabilidade foram superiores.

Estimação de funções de covariância para características de crescimento da raça Tabapuã utilizando modelos de regressão aleatória

Foram utilizados 35.732 registros de peso do nascimento aos 660 dias de idade de 8.458 animais da raça Tabapuã para estimar funções de covariância utilizando modelos de regressão aleatória sobre polinômios de Legendre. Os modelos incluíram: como aleatórios, os efeitos genético aditivo direto, materno, de ambiente permanente de animal e materno; como fixos, os efeitos de grupo de contemporâneo; como covariáveis, a idade do animal à pesagem e a idade da vaca ao parto (linear e quadrática); e sobre a idade à pesagem, polinômio ortogonal de Legendre (regressão cúbica) foi considerado para modelar a curva média da população. O resíduo foi modelado considerando sete classes de variância e os modelos foram comparados pelos critérios de informação Bayesiano de Schwarz e Akaike. O melhor modelo apresentou ordens 4, 3, 6, 3 para os efeitos genético aditivo direto e materno, de ambiente permanente de animal e materno, respectivamente. As estimativas de covariância e herdabilidades, obtidas utilizando modelo bicaracter, e de regressão aleatória foram semelhantes. As estimativas de herdabilidade para o efeito genético aditivo direto, obtidas com o modelo de regressão aleatória, aumentaram do nascimento (0,15) aos 660 dias de idade (0,45). Maiores estimativas de herdabilidade materna foram obtidas para pesos medidos logo após o nascimento. As correlações genéticas variaram de moderadas a altas e diminuíram com o aumento da distância entre as pesagens. A seleção para maiores pesos em qualquer idade promove maior ganho de peso do nascimento aos 660 dias de idade.