Modelos estocásticos com heterocedasticidade para séries temporais em finanças

• Ano de defesa: 2005
• Autor(a) principal: Oliveira, Sandra Cristina de
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Bayesian inference; Bootstrap technique; Família de modelos ARCH; Family of models ARCH; Financial series; Inferência bayesiana; MCMC simulation methods; Métodos de simulação MCMC; Séries financeiras; Técnica Bootstrap
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-20122012-100600/

Neste trabalho desenvolvemos um estudo sobre modelos auto-regressivos com heterocedasticidade (ARCH) e modelos auto-regressivos com erros ARCH (AR-ARCH). Apresentamos os procedimentos para a estimação dos modelos e para a seleção da ordem dos mesmos. As estimativas dos parâmetros dos modelos são obtidas utilizando duas técnicas distintas: a inferência Clássica e a inferência Bayesiana. Na abordagem de Máxima Verossimilhança obtivemos intervalos de confiança usando a técnica Bootstrap e, na abordagem Bayesiana, adotamos uma distribuição a priori informativa e uma distribuição a priori não-informativa, considerando uma reparametrização dos modelos para mapear o espaço dos parâmetros no espaço real. Este procedimento nos permite adotar distribuição a priori normal para os parâmetros transformados. As distribuições a posteriori são obtidas através dos métodos de simulação de Monte Carlo em Cadeias de Markov (MCMC). A metodologia é exemplificada considerando séries simuladas e séries do mercado financeiro brasileiro