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Abstract: This seminar has the aim to discuss the effect of outliers and the use robust M and Quantile regression approaches in the Mixed Model and in the GARCH model. Thus, this is divided in two topics: I- Robust M-method applied in mixed models with time series covariates. An application to the relation between exposure to air pollution and forced expiratory volume in the first second (FEV1) II- M and M-quantile Regression methods in GARCH model. (joint work with Ian Meneghel Danilevicz, Pascal Bondon, and Patrick Patrocinio)

Nota: a palestra será em Português
Local: Auditório do Instituto de Matemática e Estatística da UFBA
Dia e horasegunda, dia 19 de setembro de 2022, às 14h30
Biografia: O Professor Valdério Raisen possui graduação em matemática pela Universidade Federal do Espírito Santo, mestrado em Estatística pela Universidade Estadual de Campinas e PhD em Matemática pela University of Manchester Institute of Science And Technology Realizou pós-doutorado em várias instituições no exterior: University of Waterlo , Canadá, University of Manchester, Reino Unido, Università degli Studi di Padova, Itália, Ecole normale supérieure de Cachan, França, ENST-Paris-Tech, França e CentraleSupeléc França. Foi Professor Titular do Departamento de Estatística da  Universidade Federal do Espírito Santo até 06/2021 e, desde então é professor aposentado, nível titular, da mesma universidade. Pesquisador CNPq na área da Probabilidade e Estatística, nível 1C até 2018, e, atualmente, pesquisador CNPq na área de Econometria. Atua como professor voluntário, pesquisador e orientador nos seguintes programas de Pós-Graduação: Mestrado e Doutorado em Economia (UFES), Mestrado e Doutorado em Engenharia Ambiental (UFES) e Programa Pós-Graduação em Estatística (UFMG), e membro efetivo de pesquisa do Laboratoire Signaux et Systèmes, CentraleSupeléc, França. O Prof. Valdério Raisen possui vasta experiência na área de probabilidade e estatística, com ênfase em series temporais nos seguintes temas: arfima, long-memory, estimação, robustez, bootstrap, regressão em séries temporais, análise multivariada, modelos generalizados e aplicações em problemas ambientais, saúde e finanças. A partir de outubro de 2022 será Professor Visitante da Universidade Federal da Bahia.

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