SINAPE

Este minicurso tem como objetivo principal fornecer uma introdução aos processos de difusão e ao problema de se fazer inferência para estes. Uma vez que a maioria dos métodos existentes é baseada em técnicas de simulação estocástica, será também dada uma visão geral de algumas das técnicas mais utilizadas. O minicurso está dividido em três partes: na primeira, faz-se uma revisão sobre técnicas de simulação estocástica e seu uso para se fazer inferência estatística quando uma solução analítica não é viável; na segunda, é feita uma introdução aos processos de difusão, apresentando-se os principais conceitos e resultados básicos; finalmente, na terceira parte, são apresentadas algumas metodologias, baseadas em simulação estocástica, para se fazer inferência em processos de difusão. A ideia é ilustrar os conceitos e metodologias apresentadas com exemplos simulados em R, disponibilizando os códigos aos atendentes do minicurso.

Tópicos do curso:

1 – Verossimilhança e modelos de efeitos aleatórios. Exemplos.

2 – Integração e aproximações de integrais. Exemplos.

3 – Caso Bayesiano: Aproximações de Laplace aninhadas integradas. Exemplos.

4 – Modelo linear dinâmico. Exemplos.

5 – Aplicações em estatística espacial e espaço temporal.

O curso é baseado em cinco dissertações de mestrado e um trabalho de conclusão de curso supervisionado pelos autores, as quais envolvem metodologias estatísticas relativas as usuais para análise de dados de risco de crédito. O conteúdo do curso envolve: Introdução à modelagem de risco de crédito; modelagem para rejeitados; modelagem para eventos raros; missing data em modelos de crédito; análise de sobrevivência como alternativas aos modelos usuais de crédito; combinação de modelos para dados financeiros; modelos para dados financeiros com erro de medida.

Uma breve introdução a medida de traço latente, Teoria Clássica de Medida e
Teoria da Resposta ao Item. Leitura de arquivos de respostas no R (R Development Core Team, 2011) e análise clássica. Será apresentado como realizar a leitura de arquivos de respostas para serem utilizados nos pacotes ltm (RIZOPOULOS, 2006) e irtoys (PARTCHEV, 2010). Será apresentado como realizar uma análise clássica com uso do pacote CTT (WILLSE; SHU, 2008). Modelos para dados dicotômicos com 3 parâmetros e casos particulares: Para análise dos dados por meio da Teoria da Resposta ao Item será utilizado o modelo de três parâmetros (ANDRADE; TAVARES; VALLE, 2000; EMBRETSON; REISE, 2000; BAKER; KIM, 2004). Os pacotes ltm (RIZOPOULOS, 2006) e irtoys (PARTCHEV, 2010) serão utilizados
para calibração dos itens e estimação do traço latente dos respondentes para o modelo de 3 parâmetros e casos particulares. Equalização. Simulação de dados. Outros recursos do R para TRI.