Conferencia | Modelo de regresión beta inflacionado con efectos mixtos para modelar variables de respuesta fraccionaria

Lo sentimos, pero este evento ya no se encuentra disponible. Déjanos tu correo electrónico para avisarte si este evento se repite

En esta charla presentaremos un nuevo modelo de regresión con efectos mixtos para variables acotadas fraccionarias. Este modelo nos permite incorporar covariables directamente al valor esperado, de manera que podemos cuantificar exactamente la influencia de estas covariables en la media de la variable de interés en vez de en la media condicional. La estimación se llevó a cabo desde una perspectiva bayesiana y debido a la complejidad de la distribución aumentada a posteriori usamos un algoritmo de Monte Carlo Hamiltoniano, el muestreador No-U-Turn, que se encuentra implementado en el software Stan. Se realizó un estudio de simulación que compara, en términos de sesgo y RMSE, el modelo propuesto con otros modelos tradicionales longitudinales para variables acotadas, resultando que el primero tiene un mejor desempeño.

Finalmente, mostraremos la aplicación de nuestro modelo de regresión modelando los factores asociados con la proporción de utilización de las líneas de crédito en el sistema financiero peruano. Este es un trabajo en conjunto con Cristian Bayes y Luis Valdivieso (Journal of Statistical Computation and Simulation, 2018).

Expositor

Renzo Fernández, MSc

Subgerente de Validación de modelos y stress testing – Scotiabank.

Organizado por

  • Maestría en Estadística