Modelos estocásticos com heterocedasticidade para séries temporais em finanças
Neste trabalho desenvolvemos um estudo sobre modelos auto-regressivos com heterocedasticidade (ARCH) e modelos auto-regressivos com erros ARCH (AR-ARCH). Apresentamos os procedimentos para a estimação dos modelos e para a seleção da ordem dos mesmos. As estimativas dos parâmetros dos modelos são obt...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | tesis doctoral |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2005 |
| País: | Brasil |
| Institución: | Universidade de São Paulo (USP) |
| Repositorio: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP |
| Idioma: | portugués |
| OAI Identifier: | oai:teses.usp.br:tde-20122012-100600 |
| Acceso en línea: | http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-20122012-100600/ |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Bayesian inference Bootstrap technique Família de modelos ARCH Family of models ARCH Financial series Inferência bayesiana MCMC simulation methods Métodos de simulação MCMC Séries financeiras Técnica Bootstrap |
| Sumario: | Neste trabalho desenvolvemos um estudo sobre modelos auto-regressivos com heterocedasticidade (ARCH) e modelos auto-regressivos com erros ARCH (AR-ARCH). Apresentamos os procedimentos para a estimação dos modelos e para a seleção da ordem dos mesmos. As estimativas dos parâmetros dos modelos são obtidas utilizando duas técnicas distintas: a inferência Clássica e a inferência Bayesiana. Na abordagem de Máxima Verossimilhança obtivemos intervalos de confiança usando a técnica Bootstrap e, na abordagem Bayesiana, adotamos uma distribuição a priori informativa e uma distribuição a priori não-informativa, considerando uma reparametrização dos modelos para mapear o espaço dos parâmetros no espaço real. Este procedimento nos permite adotar distribuição a priori normal para os parâmetros transformados. As distribuições a posteriori são obtidas através dos métodos de simulação de Monte Carlo em Cadeias de Markov (MCMC). A metodologia é exemplificada considerando séries simuladas e séries do mercado financeiro brasileiro |
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