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Type: TESE DIGITAL
Title: A distribuição Birnbaum-Saunders baseada na distribuição normal inversa gaussiana
Title Alternative: A Birnbaum-Saunders distribution based on the normal inverse gaussian distribution
Author: Gonzalez Reina, Maria Camila, 1991-
Advisor: Vilca Labra, Filidor Edilfonso, 1964-
Labra, Filidor Edilfonso Vilca, 1964-
Abstract: Resumo: A classe de modelos Birnbaum-Saunders surgiu na área de engenharia, em problemas de fadiga dos materiais. Mas, nos últimos anos este modelo tem sido aplicado em outras áreas, como por exemplo, em ciências da saúde, na área ambiental e florestal, em demográficas, na área atuarial e financeira, entre outras. Neste trabalho apresentamos uma extensão da distribuição BS baseado na distribuição Normal Gaussiana inversa, que é uma distribuição assimétrica usada usualmente na área de finanças. A distribuição BS resultante é uma distribuição absolutamente contínua, e preserva a propriedade leptocúrtica da distribuição Normal Inversa Gaussiana. Sob certas condições dos parâmetros da distribuição gaussiana inversa, algoritmos EM são desenvolvidos para obter as estimativas de máxima verossimilhança dos parâmetros do modelo. Os resultados obtidos são ilustrados com dados reais e simulados, mostrando as propriedades robustas do procedimento de estimação

Abstract: The class Birnbaum-Saunders (BS) models arose in engineering in material fatigue problems. But in the last years this class of models have been applied in other areas, such as in health sciences, environmental, forestry demography, actuarials and finances, among others. In this paper we present an extension of the BS distribution based on the distribution Normal inverse Gaussian, which is an asymmetric distribution usually used in finance. The resulting BS distribution is an absolutely continuous distribution, and preserves the leptokurtic property of the Normal inverse Gaussian distribution. Under certain conditions of the inverse Gaussian distribution parameters, EM algorithms are developed to obtain maximum likelihood estimates of the BS model parameters. We illustrated the model with real and simulated data and results reflected the robustness of the estimation procedure
Subject: Birnbaum-Saunders, Distribuição de
Distribuição gaussiana inversa
Algoritmos de esperança-maximização
Editor: [s.n.]
Date Issue: 2016
Appears in Collections:IMECC - Dissertação e Tese

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