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Uso de MCMC na abordagem Bayesiana de modelos GARCH

Processo: 98/12750-2
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Mestrado
Vigência (Início): 01 de março de 1999
Vigência (Término): 30 de novembro de 2000
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Probabilidade e Estatística - Probabilidade e Estatística Aplicadas
Pesquisador responsável:Marinho Gomes de Andrade Filho
Beneficiário:Valeria Aparecida Martins Ferreira
Instituição-sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
Assunto(s):Análise de séries temporais   Método de Monte Carlo   Inferência bayesiana

Resumo

Neste trabalho é descrita uma sequência de procedimentos para estimar parâmetros e selecionar ordem de modelos Auto-Regressivos com heterocedasticidade, ARCH(p), e Auto-Regressivos generalizados, GARCH(p,q). As estimativas são obtidas utilizando duas técnicas: a interferência clássica e a bayesiana em conjunto com simulação de Monte Carlo em Cadeia de Markov (MCMC). Na análise bayesiana utilizamos densidades a priori normais para os parâmetros do modelo. Os métodos estudados são aplicados em séries simuladas e nas séries reais: Índice Bovespa, Telebrás e Cotação em Dólar Americano da moeda Iene Japonês. Em geral, as estimativas de máxima verossimilhança e bayesiana apresentaram resultados próximos. Porém, em algumas séries, o intervalo com 95% de confiança para certos parâmetros do modelo apresentou valores negativos, o que viola as restrições impostas aos parâmetros dos modelos ARCH(p), destacando a vantagem da abordagem bayesiana. (AU)

Publicações acadêmicas
(Referências obtidas automaticamente das Instituições de Ensino e Pesquisa do Estado de São Paulo)
FERREIRA, Valeria Aparecida Martins. Uso de MCMC na abordagem Bayesiana de modelos ARCH e GARCH. 2001. Dissertação de Mestrado - Universidade de São Paulo (USP). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação São Carlos.

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