| Processo: | 11/22317-0 |
| Modalidade de apoio: | Auxílio à Pesquisa - Regular |
| Data de Início da vigência: | 01 de março de 2012 |
| Data de Término da vigência: | 28 de fevereiro de 2014 |
| Área do conhecimento: | Ciências Exatas e da Terra - Probabilidade e Estatística - Probabilidade e Estatística Aplicadas |
| Pesquisador responsável: | Ricardo Sandes Ehlers |
| Beneficiário: | Ricardo Sandes Ehlers |
| Instituição Sede: | Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil |
| Município da Instituição Sede: | São Carlos |
| Assunto(s): | Método de Monte Carlo Cadeias de Markov |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | cópulas | distribuições assimétricas multivariadas | Metropolis-Hastings | Modelo GARCH multivariado | Monte Carlo via Cadeias de Markov | Estatistica |
Resumo
Este projeto tem por objetivo a aplicação e desenvolvimento de técnicas de simulação estocástica em modelos GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroscesdastic) multivariados com distribuições assimétricas usando a abordagem Bayesiana. Tanto a etapa de estimação dos parâmetros quanto a comparação de tais modelos não são triviais e vários métodos aproximados e computacionalmente intensivos (Monte Carlo via cadeias de Markov) serão utilizados extensivamente para este fim. Será utilizada uma classe flexível de distribuições multivariadas capazes de modelar simultaneamente assimetria e curtose deixando portanto estas caracteristicas passíveis de inferência ao invés de serem fixadas a priori. (AU)
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