Modelo de espaco de estado nao gaussiano e modelo de volatilidade estocastica.

• Processo: 98/15616-5
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Mestrado
• Data de Início da vigência: 01 de abril de 1999
• Data de Término da vigência: 28 de fevereiro de 2001
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Probabilidade e Estatística - Estatística
• Pesquisador responsável: Luiz Koodi Hotta
• Beneficiário: Anderson Carlos Oliveira Motta
• Instituição Sede: Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica (IMECC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Espaco De Estado Nao Gaussiano | Filtro Kalman | Votalidade Estocastica

Resumo

O modelo de espaço de estado, em conjunto com o filtro de Kalman, são ferramentas poderosíssimas na análise de sistemas dinâmicos. Uma das razões para sua popularidade vem do fato que o filtro de Kalman produz estimativas ótimas quando o sistema dinâmico é Gaussiano. Quando isto não ocorre às estimativas podem ser péssimas, principalmente na presença de caudas pesadas e assimétricas e de valores atípicos. Este é o caso, por exemplo, do modelo de volatilidade estocástica, bastante utilizado para análise de dados financeiros. Para evitar estes problemas várias alterações são encontradas na literatura. O objetivo da tese é fazer um estudo das principais sugestões e aplicá-los ao modelo de volatilidade estocástico. Para tanto serão utilizados dados simulados e dados reais do mercado brasileiro, que são bastante afetados por dados por valores atípicos. (AU)

Publicações acadêmicas

(Referências obtidas automaticamente das Instituições de Ensino e Pesquisa do Estado de São Paulo)

MOTTA, Anderson Carlos Oliveira. Modelos de espaço de estado não-gaussianos e o modelo de volatilidade estocastica. 2001. Dissertação de Mestrado - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica Campinas, SP.