Modelos GARCH com distribuições não Gaussianas

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2000
Autor(a) principal: Ribeiro, Rogério Oliveira
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
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://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-20210729-122652/
Resumo: A ênfase do trabalho está na modelagem de séries financeiras. O presente trabalho investiga, em modelos GARCH, como a suposição de distribuição dos erros padronizados pode afetar a previsão por intervalo da série em estudo. Simulações foram realizadas com o intuito de comparar os modelos GARCH com erros padronizados seguindo distribuição normal, t-student e normal contaminada. Uma série real foi estudada utilizando três diferentes suposições sobre a distribuição dos erros padronizados. A conclusão geral é que existe considerável benefício na previsão por intervalo quando são utilizadas distribuições com excesso de curtose quando comparadas à distribuição normal