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Estimação de modelos GARCH: robustez e valores iniciais

Processo: 17/10262-3
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
Vigência (Início): 01 de junho de 2017
Vigência (Término): 31 de dezembro de 2017
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Probabilidade e Estatística - Estatística
Pesquisador responsável:Luiz Koodi Hotta
Beneficiário:Sérgio Henrique Andrade de Azevedo
Instituição-sede: Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica (IMECC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
Vinculado ao auxílio:13/00506-1 - Séries temporais, ondaletas e análise de dados funcionais, AP.TEM
Assunto(s):Análise de séries temporais   Heteroscedasticidade

Resumo

O modelo autorregressivo com heteroscedasticidade condicional (GARCH) tem sido o mais utilizado para modelar volatilidade em séries de retornos de preços de ativos financeiros. Sua popularidade deve-se ao fato do modelo poder explicar as principais características de interesse encontrada nestas séries e pelo fato de sua verossimilhança poder ser calculada de forma simples, quando condicionada a um valor inicial da volatilidade. Portanto, nesta abordagem, o estimador de máxima verossimilhança depende do valor inicial da volatilidade. No projeto o aluno deverá estudar o modelo GARCH, estimadores de máxima verossimilhança do modelo GARCH e utilizar simulação para estudar propriedades de estimadores. Serão consideradas várias escolhas do valor inicial da volatilidade e estudados as propriedades destes estimadores. (AU)

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