Probabilidad de ruina con un modelo de riesgo Markov-modulado y propiedades del proceso telegráfico

En esta tesis se entiende la intuición y las matemáticas del modelo generalizado de la teoría de la ruina, expuesto por Li y Lu quienes se remiten a los cálculos de la probabilidad de ruina de Reinhard. Teniendo en cuenta las definiciones, la media y la varianza del proceso telegráfico con saltos encontradas en la tesis doctoral de Óscar López. Luego se simula el proceso de riesgo y finalmente con un ejemplo se calcula la probabilidad de ruina numéricamente. Todo el proceso se va a realizar teniendo en cuenta reclamaciones con distribución exponencial.

Um modelo "time-varying markov-Switching" para crescimento econômico e algoritmo de estimação

Este trabalho elabora um modelo para investigação do padrão de variação do crescimento econômico, entre diferentes países e através do tempo, usando um framework Markov- Switching com matriz de transição variável. O modelo desenvolvido segue a abordagem de Pritchett (2003), explicando a dinâmica do crescimento a partir de uma coleção de diferentes estados – cada qual com seu sub-modelo e padrão de crescimento – através dos quais os países oscilam ao longo do tempo. A matriz de transição entre os diferentes estados é variante no tempo, dependendo de variáveis condicionantes de cada país e a dinâmica de cada estado é linear. Desenvolvemos um método de estimação generalizando o Algoritmo EM de Diebold et al. (1993) e estimamos um modelo-exemplo em painel com a matriz de transição condicionada na qualidade das instituições e no nível de investimento. Encontramos três estados de crescimento: crescimento estável, ‘milagroso’ e estagnação - virtualmente coincidentes com os três primeiros de Jerzmanowski (2006). Os resultados mostram que a qualidade das instituições é um importante determinante do crescimento de longo prazo enquanto o nível de investimento tem papel diferenciado: contribui positivamente em países com boa qualidade de instituições e tem papel pouco relevante para os países com instituições medianas ou piores.

O uso de modelos ocultos de Markov no estudo do fluxo de rios intermitentes

In this work, we present our understanding about the article of Aksoy [1], which uses Markov chains to model the flow of intermittent rivers. Then, we executed an application of his model in order to generate data for intermittent streamflows, based on a data set of Brazilian streams. After that, we build a hidden Markov model as a proposed new approach to the problem of simulation of such flows. We used the Gamma distribution to simulate the increases and decreases in river flows, along with a two-state Markov chain. The motivation for us to use a hidden Markov model comes from the possibility of obtaining the same information that the Aksoy’s model provides, but using a single tool capable of treating the problem as a whole, and not through multiple independent processes

Predição de promotores de Bacillus subtilis usando técnicas de aprendizado de máquina

One of the most important goals of bioinformatics is the ability to identify genes in uncharacterized DNA sequences on world wide database. Gene expression on prokaryotes initiates when the RNA-polymerase enzyme interacts with DNA regions called promoters. In these regions are located the main regulatory elements of the transcription process. Despite the improvement of in vitro techniques for molecular biology analysis, characterizing and identifying a great number of promoters on a genome is a complex task. Nevertheless, the main drawback is the absence of a large set of promoters to identify conserved patterns among the species. Hence, a in silico method to predict them on any species is a challenge. Improved promoter prediction methods can be one step towards developing more reliable ab initio gene prediction methods. In this work, we present an empirical comparison of Machine Learning (ML) techniques such as Na¨ýve Bayes, Decision Trees, Support Vector Machines and Neural Networks, Voted Perceptron, PART, k-NN and and ensemble approaches (Bagging and Boosting) to the task of predicting Bacillus subtilis. In order to do so, we first built two data set of promoter and nonpromoter sequences for B. subtilis and a hybrid one. In order to evaluate of ML methods a cross-validation procedure is applied. Good results were obtained with methods of ML like SVM and Naïve Bayes using B. subtilis. However, we have not reached good results on hybrid database

Predição computacional de promotores em Xanthomonas axonopodis pv. citri

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Conversão grafema-fone para um sistema de reconhecimento de voz com suporte a grandes vocabulários para o português brasileiro

O processamento de voz tornou-se uma tecnologia cada vez mais baseada na modelagem automática de vasta quantidade de dados. Desta forma, o sucesso das pesquisas nesta área está diretamente ligado a existência de corpora de domínio público e outros recursos específicos, tal como um dicionário fonético. No Brasil, ao contrário do que acontece para a língua inglesa, por exemplo, não existe atualmente em domínio público um sistema de Reconhecimento Automático de Voz (RAV) para o Português Brasileiro com suporte a grandes vocabulários. Frente a este cenário, o trabalho tem como principal objetivo discutir esforços dentro da iniciativa FalaBrasil [1], criada pelo Laboratório de Processamento de Sinais (LaPS) da UFPA, apresentando pesquisas e softwares na área de RAV para o Português do Brasil. Mais especificamente, o presente trabalho discute a implementação de um sistema de reconhecimento de voz com suporte a grandes vocabulários para o Português do Brasil, utilizando a ferramenta HTK baseada em modelo oculto de Markov (HMM) e a criação de um módulo de conversão grafema-fone, utilizando técnicas de aprendizado de máquina.

Metodología para la identificación de formas mediante la transformación markoviana de su contorno

Programa de doctorado: Cibernética y Telecomunicación

Segmentação de nome e endereço por meio de modelos escondidos de Markov e sua aplicação em processos de vinculação de registros

A segmentação dos nomes nas suas partes constitutivas é uma etapa fundamental no processo de integração de bases de dados por meio das técnicas de vinculação de registros. Esta separação dos nomes pode ser realizada de diferentes maneiras. Este estudo teve como objetivo avaliar a utilização do Modelo Escondido de Markov (HMM) na segmentação nomes e endereços de pessoas e a eficiência desta segmentação no processo de vinculação de registros. Foram utilizadas as bases do Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM) e do Subsistema de Informação de Procedimentos de Alta Complexidade (APAC) do estado do Rio de Janeiro no período entre 1999 a 2004. Uma metodologia foi proposta para a segmentação de nome e endereço sendo composta por oito fases, utilizando rotinas implementadas em PL/SQL e a biblioteca JAHMM, implementação na linguagem Java de algoritmos de HMM. Uma amostra aleatória de 100 registros de cada base foi utilizada para verificar a correção do processo de segmentação por meio do modelo HMM.Para verificar o efeito da segmentação do nome por meio do HMM, três processos de vinculação foram aplicados sobre uma amostra das duas bases citadas acima, cada um deles utilizando diferentes estratégias de segmentação, a saber: 1) divisão dos nomes pela primeira parte, última parte e iniciais do nome do meio; 2) divisão do nome em cinco partes; (3) segmentação segundo o HMM. A aplicação do modelo HMM como mecanismo de segmentação obteve boa concordância quando comparado com o observador humano. As diferentes estratégias de segmentação geraram resultados bastante similares na vinculação de registros, tendo a estratégia 1 obtido um desempenho pouco melhor que as demais. Este estudo sugere que a segmentação de nomes brasileiros por meio do modelo escondido de Markov não é mais eficaz do que métodos tradicionais de segmentação.

Aplicación de cadenas absorbentes de Markov a un modelo de autofecundación en alohexaploides

p.21-27

Un modelo matemático para el aprendizaje de la conservación del número : cadenas de Markov.

Comprobar que el aprendizaje sigue el proceso descrito por Markov. Muestra tomada al azar entre los alumnos del Centro de Educación Especial 'Santísimo Cristo de la Misericordia' de Espinardo (Murcia). Está formada por dos grupos de edades comprendidas entre los 6 y 14 años y con características intelectuales distintas. Grupo I: 20 sujetos que se encuentran en el estadio de no conservación. Grupo II: 10 sujetos que se encuentran en estadio intermedio. La investigación se llevó a cabo en el grupo I siguiendo los pasos siguientes: A/ Diagnóstico operatorio para situar a los sujetos en el nivel de no conservación, aunque en distintos subniveles; B/ Aprendizaje operatorio mediante ejercicios con materiales discretos y aprendizaje con materiales continuos a través de 5 situaciones. A lo largo de este aprendizaje se utilizó el test-postest para establecer la adquisición de cada paso y los ejercicios concretos para alcanzar el siguiente. El grupo II sirvió para construir el vector de probabilidad I en la matriz inicial. Material operatorio. El estudio se sitúa en el modelo cognitivo, desde el punto de vista de la Psicología Genética y describe una situación experimental utilizando para el análisis de los datos matrices de transición 3 x 3 con los vectores de probabilidad y vectores de probabilidad obtenidos directamente del proceso de aprendizaje. Las diferencias más altas encontradas entre los vectores de probabilidad de los aprendizajes y los vectores de probabilidad de la matriz de transición, fueron menores del 3. En este estudio se han encontrado hasta 11 conductas en la adquisición de la conservación de la cantidad. Se ha comprobado con esta investigación que el aprendizaje de la conservación del número sigue un modelo markoviano, y se termina exponiendo que es posible establecer una matriz de transición 11 x 11 con estimadores de máxima probabilidad para los parámetros con el fin de poder establecer si los 11 niveles son genéticamente diferentes por donde han de pasar los individuos en la adquisición del concepto de número, o son conductas distintas del mismo nivel genético.

Estimação paramétrica e não-paramétrica em modelos de markov ocultos

In this work we study the Hidden Markov Models with finite as well as general state space. In the finite case, the forward and backward algorithms are considered and the probability of a given observed sequence is computed. Next, we use the EM algorithm to estimate the model parameters. In the general case, the kernel estimators are used and to built a sequence of estimators that converge in L1-norm to the density function of the observable process

Teoria da Ruína em um Modelo de Markov com dois Estados

In this work, we present a risk theory application in the following scenario: In each period of time we have a change in the capital of the ensurance company and the outcome of a two-state Markov chain stabilishs if the company pays a benece it heat to one of its policyholders or it receives a Hightimes c > 0 paid by someone buying a new policy. At the end we will determine once again by the recursive equation for expectation the time ruin for this company

Extração automática de contornos de telhados de edifícios em um modelo digital de elevação, utilizando inferência Bayesiana e campos aleatórios de Markov

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Análisis del Ejército Zapatista de Liberación Nacional como modelo de guerrilla estética, a la luz de la teoría de la resistencia planteada por Jacques Rancière

Justo ahora, cuando parece haberse agotado el entendimiento del zapatismo como movimiento revolucionario tradicional, esta monografía propone dar un doble salto mortal para destruir las barreras obsoletas de las teorías revolucionarias y aterrizar en lo que Rancière llama la Resistencia de los Sin Parte. El alarido bestial se transforma en palabra para sacudir las estructuras más íntimas del orden y actualizar la pésima partición de los lugares y las funciones comunes en la comunidad. Las partes mal contadas acceden a la palabra para reclamar una partición justa de lo común, e inscribir así las libertades como axiomas para el todo comunitario. Lo descolorido toma color, lo oculto es visto, lo incontado entra en el conteo de las partes, lo que no tiene rostro ni voz es ahora escuchado, las sombras adquieren cuerpos y los cuerpos adquieren vida. La resistencia por la incorporación cambió para siempre la política tradicional mexicana, al punto de que ésta ha dejado de llamarse como tal para quien escribió esta investigación. La palabra común, la imagen del líder Marcos, y los símbolos como el pasamontañas, hacen que la rebelión zapatista sea una rebelión desde y para los sin parte, una voz para incorporar a los sin voz: el rostro indefinido de una máscara que defiende con enjundia a los olvidados y los devuelve a la arena de los vistos. Chiapas habla, los fantasmas resucitan, las partes mal contadas reclaman una justa partición de lo visible en la comunidad. Marcos y los suyo se han salido con la suya.

Modelo telegráfico de valoración de opciones

En este trabajo construimos un modelo de mercado financiero basado en un proceso telegráfico más un proceso de saltos para la valoración de opciones Europeas. Vamos a asumir que el tamaño de los saltos es constante y después que es aleatorio, en ambos casos estos saltos ocurren cuando la tendencia del mercado cambia. Estos modelos capturan la dinámica del mercado en periodos con presencia de ciclos financieros. Mostraremos la estructura del conjunto de medidas neutrales al riesgo, además, de fórmulas explícitas para los precios de las opciones Europeas de venta y compra.