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seminarios:resumos [2007/03/08 20:32] ehlers |
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| + | * Métodos estatísticos aplicados à precificação de contratos de seguro agrícola (Vitor Ozaki) | ||
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| + | Historicamente, as seguradoras precificavam de forma incorreta resultando em prejuízos no final do exercício. A palestra terá como foco a apresentação de três métodos atuariais de precificação. O primeiro explora a estatística não-paramétrica e seu potencial para a estimação de densidades de probabilidade, a segunda está fundamentada na abordagem paramétrica utilizando as distribuições Normal e Beta, e por último, os modelos hierárquicos Bayesianos serão detalhados. Na recuperação do processo gerador destes dados, são considerados os efeitos temporal, espacial e | ||
| + | espaço-temporal visando a predição da produtividade agrícola e a precificação de um contrato de seguro agrícola regional. Os dois primeiros métodos são aplicados a um conjunto de dados de produtividade municipal do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), no período de 1990 a 2002, para as culturas da soja, milho e trigo, no Estado do Paraná. Na análise empírica do modelo Bayesiano, são utilizados dados de produtividade municipal de milho, no Estado do Paraná, nos anos de 1990 a 2002. A escolha do melhor modelo dentre os modelos não-aninhados ajustados, é baseado no critério da preditiva a posteriori. As metodologias utilizadas nesta pesquisa incorporam melhorias no cálculo atuarial da taxa de prêmio, tendo em vista o pequeno número de observações de produtividade agrícola existentes. | ||
| *Mini-curso: Uma introdução à análise de dados categorizados com respostas completas ou com omissão utilizando a biblioteca de rotinas Catdata para o R (Frederico Zanqueta Poleto) | *Mini-curso: Uma introdução à análise de dados categorizados com respostas completas ou com omissão utilizando a biblioteca de rotinas Catdata para o R (Frederico Zanqueta Poleto) | ||
| - | Apresentar-se-á noções teóricas de algumas das mais freqüentemente utilizadas análises de dados categorizados completos ou com omissão (i.e., que possuem dados incompletos ou faltantes) e ilustrar-se-á como realizar tais análises com a ajuda da biblioteca de rotinas Catdata implementada para o ambiente estatístico R. | + | Apresentar-se-á noções teóricas de algumas das mais freqüentemente utilizadas análises de dados categorizados completos ou com omissão (i.e., que possuem dados incompletos ou faltantes) e ilustrar-se-á como realizar tais análises com a ajuda da biblioteca de rotinas Catdata implementada para o ambiente estatístico R. Assume-se que os interessados possuem conhecimentos de probabilidade, inferência e regressão ao nível da graduação. |
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