Banca de QUALIFICAÇÃO: ELIAS MANENSA SABE

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: ELIAS MANENSA SABE
DATA: 29/07/2024
HORA: 09:00
LOCAL: Remoto
TÍTULO:

Modelos aditivos generalizados para locação, escala e forma: análise histórica e uma aplicação em seguros agrícolas a partir de distribuições zero-ajustadas

PALAVRAS-CHAVES:

Análise Bibliométrica; GAMLSS; Modelos de Regressão; Precificação; Regressão distribucional; Sinistros.

PÁGINAS: 100
GRANDE ÁREA: Ciências Exatas e da Terra
ÁREA: Probabilidade e Estatística
SUBÁREA: Probabilidade e Estatística Aplicadas
RESUMO:

Os modelos de regressão remontam ao século XIX e visam compreender como um conjunto de variáveis explicativas (ou preditoras) influencia ou explica uma ou mais variáveis respostas. Do ponto de vista classe de modelos de regressão univariados, podemos construir uma linha histórica que se inicia com os modelos lineares de Gauss-Markov (LM), seguidos pelos modelos lineares generalizados (GLM), modelos aditivos generalizados (GAM) e, finalmente, os modelos aditivos generalizados para locação, escala e forma (GAMLSS), atualmente também denominados como modelos de regressão distribucional. Os GAMLSS podem ser considerados os modelos de regressão mais flexíveis disponíveis na literatura, uma vez que apresentam grande versatilidade para modelar respostas com diferentes tipos de características, como, por exemplo, forte assimetria, diferentes graus de curtose ou excesso de zeros. Assim, esta dissertação estará dividida em dois artigos científicos: i) o primeiro analisa a evolução histórica dos GAMLSS, desde seus primórdios, destacando suas principais contribuições e inovações ao longo do tempo em diferentes áreas do conhecimento; e ii) no segundo buscaremos contribuir para o avanço do conhecimento na área de modelagem de dados, por meio dos GAMLSS, de respostas contínuas positivas e excesso de zeros, desenvolvendo novas distribuições zero-ajustadas e aplicando-as em dados de seguros agrícolas. Esperamos que os resultados obtidos forneçam percepções valiosas para futuras pesquisas e aplicações práticas em diversos campos do conhecimento, onde a compreensão, interpretação e previsão de respostas contínuas com excesso de zeros são essenciais.

MEMBROS DA BANCA:
Externo à Instituição - RODRIGO ROSSETTO PESCIM - UEL (Suplente)
Presidente - LUIZ RICARDO NAKAMURA (Membro)
Externo à Instituição - GISLENE ARAUJO PEREIRA - UNIFAL (Membro)
Externo à Instituição - ANDRÉA CRISTINA KONRATH - UFSC (Membro)
Externo à Instituição - ANA JULIA RIGHETTO - ND (Membro)