Mitigating the choice of the duration in DDMS models through a parametric link

• Ano de defesa: 2023
• Autor(a) principal: Mendes, Fernando Henrique de Paula e Silva
• Orientador(a): Pumi, Guilherme
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Palavras-chave em Português: Modelo de comutação de Markov; Previsão de volatilidade; Simulação de Monte Carlo
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/10183/259426

Um dos hiperparâmetros mais importantes em modelos de mudança de regime Markoviana e duração dependente (DDMS) é a duração dos regimes. Uma vez que não existe nenhum procedimento para estimar ou testar uma dada duração para um determinado conjunto de dados, geralmente uma escolha ad hoc deve ser heuristicamente justificada. Esta é uma tarefa tipicamente difícil e é provavelmente o ponto mais delicado da modelagem via modelos DDMS, sendo motivo de críticas, dificultando a sua aplicação. Neste trabalho, propomos e estudamos uma metodologia que atenua a escolha da duração nos modelos DDMS quando o foco é a previsão. A proposta é a utilização de um link paramétrico em vez do habitual link fixo ao calcular as probabilidades de transição. Como resultado, o modelo torna-se mais flexível e escolhas do parâmetro de duração potencialmente incorretas (ou seja, erro de especificação) é compensada pelo parâmetro no link, produzindo probabilidades de transição próximas das verdadeiras e, ao mesmo tempo, melhorando a precisão da previsão no contexto de erro de especificação. A abordagem proposta é avaliada através de simulações de Monte Carlo e uma aplicação com dados reais é apresentada. Os resultados indicam que o modelo de link paramétrico supera o modelo logit, tanto em termos de previsões dentro da amostra quanto fora da amostra, tanto para valores de duração corretamente especificados como para valores de duração mal especificados.