Análise de diagnóstico em modelos de regressão ZAGA e ZAIG

• Main Author: Rodrigues, Juliana Scudilio
• Publication Date: 2016
• Format: Master thesis
• Language: por
• Source: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
• Download full: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-12082019-164715/
• topic: Análise de diagnóstico; Diagnostic analysis; Fundo de investimento; Inflated regression models; Investiment funds; Modelo ZAGA; Modelo ZAIG; Modelos de regressão inacionado no zero; Quantile residual; Resíduo quantílico; ZAGA models; ZAIG models

Resíduos desempenham um papel importante na verificação do ajuste do modelo e na idenfiticação de observações discrepantes e/ou influentes. Neste trabalho, estudamos duas classes de resíduos para os modelos de regressão gama inflacionados no zero (ZAGA) e gaussiana inversa inflacionados no zero (ZAIG). Essas classes de resíduos são uma função de um resíduo para o componente contínuo do modelo e da estimativa de máxima verossimilhança da probabilidade da observação assumir o valor zero. Estudos de simulação de Monte Carlo foram realizados para examinar as propriedades dessas classes de resíduos em ambos os modelos de regressão (ZAGA e ZAIG). Os resultados mostraram que um resíduo de uma dessas classes tem algumas propriedades semelhantes à da distribuição normal padrão nos modelos estudados. Além desse objetivo principal, descrevemos os modelos de regressão ZAGA e ZAIG, estudamos propriedades de alguns resíduos em modelos lineares generalizados com resposta gama e gaussiana inversa e discutimos outros aspectos de análise de diagnóstico nos modelos ZAGA e ZAIG. Para finalizar, foi feita uma aplicação com dados reais de fundos de investimentos, em que ajustamos o modelo ZAIG, para exemplificar os tópicos discutidos e mostrar a importância desses modelos e as vantagens de um dos resíduos estudados na análise de dados reais.