[en] BAYESIAN INFERENCE ON MULTIVARIATE ARCH MODELS

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2001
Autor(a) principal: LUIS ALBERTO NAVARRO HUAMANI
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: MAXWELL
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=1868&idi=1
https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=1868&idi=2
https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=1868&idi=4
http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.1868
Resumo: [pt] O objetivo deste trabalho é desenvolver uma estratégia Metropolis-Hastings para inferência Bayesiana, usando a estrutura ARCH multivatriada com representação BEKK.Em problemas complexos, como a generalização ARCH/GARCH univariadas para estruturas multivariadas, o processo de inferência é dificultado por causa do número de parâmetros envolvidos e das restrições a que eles estão sujeitos. Neste trabalho desenvolvemos uma estratégia Metropolis- Hastings para inferência Bayesiana, usando uma estrutura ARCH multivariada com representação BEKK.