Modelos GARCH assimétricos com inovações t-Student
Neste trabalho, modela-se a volatilidade usando uma abordagem bayesiana para a estimação de modelos Generalizados Autorregressivos de Heterocedasticidade Condicional – Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (GARCH). Eventuais assimetrias são acomodadas utilizando-se modelos de tra...
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| Formato: | artículo |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2013 |
| País: | Brasil |
| Recursos: | Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada (IPEA) |
| Repositorio: | Repositório Institucional da IPEA (RCIpea) |
| Idioma: | portugués |
| OAI Identifier: | oai:repositorio.ipea.gov.br:11058/2040 |
| Acesso em linha: | http://repositorio.ipea.gov.br/handle/11058/2040 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palavra-chave: | Modelos GARCH Abordagem bayesiana Modelagem da volatilidade Função de verossimilhança Séries de índices de preços ao consumidor (IPCs) |
| Resumo: | Neste trabalho, modela-se a volatilidade usando uma abordagem bayesiana para a estimação de modelos Generalizados Autorregressivos de Heterocedasticidade Condicional – Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (GARCH). Eventuais assimetrias são acomodadas utilizando-se modelos de transição suave para a variância. Apresentam-se alguns problemas relacionados a esta abordagem e discute-se como estes influenciam o comportamento da função de verossimilhança. Para dados cujas distribuições apresentam caudas mais pesadas, utiliza-se a distribuição t-Student. Os problemas da verossimilhança derivados da estimação dos graus de liberdade são resolvidos usando a priori de Jeffrey. Um estudo simulado é apresentado para evidenciar o potencial da metodologia. Por fim, uma aplicação da metodologia a séries de índices de preços ao consumidor (IPCs) no Brasil revela as vantagens da utilização de modelos GARCH assimétricos com distribuição t-Student. |
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