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Modelos GARCH multivariados com distribuições assimétricas

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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Publicações científicas
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
EHLERS, RICARDO; ZEVALLOS, M. Bayesian Estimation and Prediction of Stochastic Volatility Models via INLA. COMMUNICATIONS IN STATISTICS-SIMULATION AND COMPUTATION, v. 44, n. 3, p. 683-693, 2015. Citações Web of Science: 1.
FIORUCI, JOSE A.; EHLERS, RICARDO S.; ANDRADE FILHO, MARINHO G. Bayesian multivariate GARCH models with dynamic correlations and asymmetric error distributions. Journal of Applied Statistics, v. 41, n. 2, p. 320-331, FEB 1 2014. Citações Web of Science: 3.

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