Métodos de Monte Carlo Hamiltoniano aplicados em modelos GARCH
Uma das informações mais importantes no mercado financeiro é a variabilidade de um ativo. Diversos modelos foram propostos na literatura com o intuito de avaliar este fenômeno. Dentre eles podemos destacar os modelos GARCH. Este trabalho propõe o uso do método Monte Carlo Hamiltoniano (HMC) para a e...
| Author: | |
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| Format: | doctoral thesis |
| Status: | Published version |
| Publication Date: | 2019 |
| Country: | Brasil |
| Institution: | Universidade de São Paulo (USP) |
| Repository: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP |
| Language: | Portuguese |
| OAI Identifier: | oai:teses.usp.br:tde-09102019-145123 |
| Online Access: | http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-09102019-145123/ |
| Access Level: | Open access |
| Keyword: | GARCH models Hamiltonian Monte Carlo MCMC Modelos GARCH Monte Carlo Hamiltoniano Volatilidade Volatility |
| Summary: | Uma das informações mais importantes no mercado financeiro é a variabilidade de um ativo. Diversos modelos foram propostos na literatura com o intuito de avaliar este fenômeno. Dentre eles podemos destacar os modelos GARCH. Este trabalho propõe o uso do método Monte Carlo Hamiltoniano (HMC) para a estimação dos parâmetros do modelo GARCH univariado e multivariado. Estudos de simulação são realizados e as estimativas comparadas com o método de estimação Metropolis-Hastings presente no pacote BayesDccGarch. Além disso, compara-se os resultados do método HMC com a metodologia adotada no pacote rstan. Por fim, é realizado uma aplicação a dados reais utilizando o DCC-GARCH bivariado e os métodos de estimação HMC e Metropolis-Hastings. |
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