Método Zero-Variance para Monte Carlo Hamiltoniano aplicado a modelos GARCH univariados e multivariados
Este trabalho de doutorado desenvolve, compara e aplica métodos Monte Carlo via Cadeias de Markov (MCMC) para estimação de parâmetros em modelos GJR-GARCH univariados e multivariados. Especificamente, os seguintes problemas são abordados: (i) concepção de uma abordagem de estimação puramente bayesia...
| Autor: | |
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| Formato: | tesis doctoral |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2021 |
| País: | Brasil |
| Recursos: | Universidade de São Paulo (USP) |
| Repositorio: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP |
| Idioma: | portugués |
| OAI Identifier: | oai:teses.usp.br:tde-21072021-163951 |
| Acesso em linha: | https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-21072021-163951/ |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palavra-chave: | Bayesian inference GARCH Hamiltonian Monte Carlo Inferência Bayesiana Monte Carlo Hamiltoniano Zero-variance |
| Resumo: | Este trabalho de doutorado desenvolve, compara e aplica métodos Monte Carlo via Cadeias de Markov (MCMC) para estimação de parâmetros em modelos GJR-GARCH univariados e multivariados. Especificamente, os seguintes problemas são abordados: (i) concepção de uma abordagem de estimação puramente bayesiana; (ii) desenvolvimento de um método bayesiano para maior eficiência computacional na estimação de parâmetros; e (iii) escolha flexível de distribuições de probabilidade de resíduos para modelos GJR-GARCH. Como resultado das investigações dos problemas mencionados, este trabalho apresenta quatro contribuições. A primeira diz respeito a uma abordagem de inferência bayesiana para modelos GJR-GARCH univariados e multivariados. A segunda consiste no estudo de três distribuições de probabilidade de resíduos, uma delas tendo sido utilizada de forma inovadora para casos multivariados. A terceira combina duas técnicas, o algoritmo Hamiltoniano Monte Carlo (HMC) e o método Zero-Variance, para possibilitar a estimação de parâmetros em modelos GJR-GARCH com maior eficácia dos estimadores, bem como com maior eficiência computacional. Por fim, a quarta apresenta resultados de estudos de simulação e de uma aplicação em dados reais, no contexto de índices de bolsas de valores mundiais, mostram que as contribuições propostas solucionam os problemas abordados eficaz e eficientemente, avançando o estado da arte de modelos GARCH univariados e multivariados. |
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