[pt] COMPARAÇÃO DOS MÉTODOS DE QUASE-VEROSSIMILHANÇA E MCMC PARA ESTIMAÇÃO DE MODELOS DE VOLATILIDADE ESTOCÁSTICA

• Ano de defesa: 2002
• Autor(a) principal: EVANDRO DE FIGUEIREDO QUINAUD
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: MAXWELL
• Palavras-chave em Português: [pt] FILTRO DE KALMAN; [pt] VALUE-AT-RISK - VAR; [pt] MAXIMA VEROSSIMILHANCA; [pt] VOLATILIDADE ESTOCASTICA; [pt] QMV (QUASE-MAXIMA VEROSSIMILHANCA); [pt] MCMC (MARKOV CHAIN MONTE CARLO); [pt] COMPARACAO DE MODELOS DE ESTIMACAO
• Link de acesso: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=2675&idi=1; http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.2675

[pt] A dissertação trata da comparação de dois métodos de estimação para modelos de séries temporais com volatilidade estocástica. Um dos métodos é baseado em inferência Bayesiana e depende de simulações enquanto o outro utiliza máxima verossimilhança para o processo de estimação. A comparação é feita tanto com séries temporais artificialmente geradas como também com séries financeiras reais. O objetivo é mostrar que os dois métodos apresentam resultados semelhantes, sendo que o segundo método é significativamente mais rápido do que o primeiro.