Métodos de Monte Carlo Hamiltoniano aplicados em modelos GARCH
Uma das informações mais importantes no mercado financeiro é a variabilidade de um ativo. Diversos modelos foram propostos na literatura com o intuito de avaliar este fenômeno. Dentre eles podemos destacar os modelos GARCH. Este trabalho propõe o uso do método Monte Carlo Hamiltoniano (HMC) para a e...
| Autor: | |
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| Formato: | tesis doctoral |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2019 |
| País: | Brasil |
| Recursos: | Universidade de São Paulo (USP) |
| Repositorio: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP |
| Idioma: | portugués |
| OAI Identifier: | oai:teses.usp.br:tde-09102019-145123 |
| Acesso em linha: | http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-09102019-145123/ |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palavra-chave: | GARCH models Hamiltonian Monte Carlo MCMC Modelos GARCH Monte Carlo Hamiltoniano Volatilidade Volatility |
| Resumo: | Uma das informações mais importantes no mercado financeiro é a variabilidade de um ativo. Diversos modelos foram propostos na literatura com o intuito de avaliar este fenômeno. Dentre eles podemos destacar os modelos GARCH. Este trabalho propõe o uso do método Monte Carlo Hamiltoniano (HMC) para a estimação dos parâmetros do modelo GARCH univariado e multivariado. Estudos de simulação são realizados e as estimativas comparadas com o método de estimação Metropolis-Hastings presente no pacote BayesDccGarch. Além disso, compara-se os resultados do método HMC com a metodologia adotada no pacote rstan. Por fim, é realizado uma aplicação a dados reais utilizando o DCC-GARCH bivariado e os métodos de estimação HMC e Metropolis-Hastings. |
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