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Defesa de Dissertação de Mestrado Nº1.677 "Ensaios de modelos de regressão linear e não-linear para dados simbólicos de tipo intervalo"

A aluna Dailys Maite Aliaga Reyes irá defender sua pesquisa no dia 14 de fevereiro às 14h, na sala D220 Início: 14/02/2017 às 14:00 Término: 14/02/2017 às 00:00 Local: Sala D220

Pós-Graduação em Ciência da Computação – UFPE
Defesa de Dissertação de Mestrado Nº 1.677

Aluna: Dailys Maite Aliaga Reyes
Orientador: Profa. Renata Maria Cardoso Rodrigues de Souza
Título: Ensaios de modelos de regressão linear e não-linear para dados simbólicos de tipo intervalo
Data: 14/02/2017
Hora/Local: 14h – Centro de Informática  - Sala D220
Banca Examinadora:
Prof. Renata Maria Cardoso Rodrigues de Souza (UFPE / Centro de Informática)
Prof. Roberta Andrade de Araujo Fagundes(UPE / Escola Politécnica)
Prof. Eufrásio de Andrade Lima Neto (UFPB / Departamento de Estatística)


RESUMO:

A presente dissertação foi desenvolvida no marco da análise de dados simbólicos de tipo intervalo, especificamente, em modelos de regressão. Primeiramente, foi realizada uma revisão sobre dados desta natureza e das principais metodologias utilizadas para sua análise. Um novo modelo de precificação de ativos de capital (CAPM pelas siglas em inglês) foi proposto e testado para dados intervalares. A abordagem levou em conta a variação nos intervalos de preços diários em ativos de mercado, observando os preços máximos e mínimos ao invés dos preços de abertura ou fechamento que têm sido mais populares em aplicações econométricas com modelos de CAPM. Para os cálculos envolvendo intervalos de preços e retornos de ativos, as operações básicas da aritmética intervalar foram utilizadas. O modelo proposto (iCAPM) é uma das mais recentes aplicações CAPM intervalares, em que a estimativa do parâmetro beta é um intervalo. Nesta ocasião, foi proposta uma nova interpretação para dito parâmetro em conformidade com a interpretação tradicional para o risco sistemático de ativos na área das finanças. Foram apresentados dois exemplos ilustrativos com os intervalos de preços diários da Microsoft e de Amazon, usando os retornos do mercado derivados do índice S&P500 do 01 de novembro de 2013 ao 15 de janeiro de 2015. Conjuntamente, foi introduzido um modelo de regressão não-linear simétrica para dados simbólicos de tipo intervalo (SNLRM-IVD), o qual ajusta um único modelo de regressão não-linear aos pontos médios (centros) e amplitudes (ranges) dos intervalos considerando a distribuição de t-Student. O desempenho do modelo foi validado através do critério estatístico da magnitude média do erro relativo, desenvolvendo experimentos no âmbito de simulações de Monte Carlo em relação a vários cenários simbólicos com outliers. Além do mais, o modelo proposto foi ajustado a um conjunto real de dados intervalares. A principal característica deste modelo é que proporciona estimadores não sensíveis à presença de outliers.

Palavras-chave: SDA, Dados simbólicos de tipo intervalo, Regressão Linear e Não-Linear, CAPM, Outliers
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