Cointegração, modelos VAR e BVAR: estudo comparativo entre a abordagem clássica e bayesiana no contexto dos mercados financeiros europeus

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Ramos, Filipe Roberto de Jesus, 1981-
Data de Publicação: 2012
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10451/8822
Resumo: Tese de mestrado em Matemática Financeira, apresentada à Universidade de Lisboa, através da Faculdade de Ciências, 2012
id RCAP_5a17dc8b361c401a888fb3386c251159
oai_identifier_str oai:repositorio.ul.pt:10451/8822
network_acronym_str RCAP
network_name_str Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
repository_id_str 7160
spelling Cointegração, modelos VAR e BVAR: estudo comparativo entre a abordagem clássica e bayesiana no contexto dos mercados financeiros europeusInferência BayesianaCadeias de MarkovSimulação MCMCCointegraçãoModelos VAR e BVARTeses de mestrado - 2012Tese de mestrado em Matemática Financeira, apresentada à Universidade de Lisboa, através da Faculdade de Ciências, 2012Tendo em vista o desenvolvimento de um estudo compreendendo modelação econométrica, o objectivo central deste trabalho consiste na análise comparativa de resultados obtidos na estimação de um sistema cointegrado de vectores auto-regressivos e da respectiva ordem de cointegração, sob o ponto de vista dos pressupostos das abordagens clássica (VAR) e bayesiana (BVAR). Para o efeito, considerou-se uma amostra de variáveis provenientes de índices bolsistas de seis países da zona Euro. Antecedendo à implementação prática dos modelos econométricos, é apresentado, um referencial teórico que visa fornecer, de forma gradual, informações consideradas indispensáveis à compreensão dos modelos econométricos em causa. Assim, além dos aspectos inerentes à abordagem clássica, são analisados os métodos de simulação de Monte Carlo via Cadeias de Markov (MCMC), apresentando-se o algoritmo de Metropolis-Hastings e o método de amostragem de Gibbs, cujos fundamentos foram discutidos com base na teoria de Cadeias de Markov. Estes métodos, baseados em simulação estocástica iterativa, constituem a base da inferência bayesiana, a qual se fundamenta no conhecimento da distribuição a posteriori dos parâmetros e na possibilidade de construção de intervalos de confiança exactos para as estimativas dos parâmetros considerados. Precisamente, sendo o problema na implementação desta abordagem a integração numérica (no espaço do parâmetro) da fdp a posteriori, a opção para resumir a informação descrita na distribuição a posteriori foram os métodos MCMC. As vantagens reconhecidas na implementação das técnicas bayesianas têm sido claramente identificadas em estudos ulteriores, daí o recurso bastante comum às mesmas, pois problemas anteriormente intratáveis foram solucionados e modelos mais flexíveis foram introduzidos com elevado sucesso.Given the development of an econometric modeling study, the main objective of this work consists in the comparative analysis of results obtained in the estimation of a cointegrated vector autoregressive model and its cointegration rank, from the point of view of the assumptions of the classical (VAR) and Bayesian (BVAR) approaches. For this purpose a sample of variables of stock indices from six countries of the Euro area, were taken into account. Preceding to the practical implementation of the econometric models, we present a theoretical framework that aims to provide, in a gradual manner, information deemed necessary for the understanding of the econometric models in question. Thus, besides the inherent aspects of the classical approach, the Markov Chains Monte Carlo (MCMC) simulation methods are analyzed, by presenting in particular the Metropolis-Hastings algorithm and Gibbs sampling method, whose foundations were discussed based on Markov Chains theory. These methods, based on iterative stochastic simulation form the basis of bayesian inference, relying on the knowledge of the posterior distribution of parameters and on the possibility of constructing exact confidence intervals to estimate the considered parameters. Precisely, since the main tool of the implementation of this approach consists the numerical integration (in the parameter space) of the posterior fdp, the option to summarize the information described in the posteriori distribution are based on the MCMC methods. The advantages in the implementation of Bayesian techniques have been clearly identified in further studies (observe the quite common appeal to them) hence previously intractable problems have been resolved and more flexible models were introduced with great success.Mendes, Diana E. AldeaRepositório da Universidade de LisboaRamos, Filipe Roberto de Jesus, 1981-2013-07-17T11:09:41Z20122012-01-01T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10451/8822porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2023-11-08T15:52:49Zoai:repositorio.ul.pt:10451/8822Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T21:33:12.170177Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
dc.title.none.fl_str_mv Cointegração, modelos VAR e BVAR: estudo comparativo entre a abordagem clássica e bayesiana no contexto dos mercados financeiros europeus
title Cointegração, modelos VAR e BVAR: estudo comparativo entre a abordagem clássica e bayesiana no contexto dos mercados financeiros europeus
spellingShingle Cointegração, modelos VAR e BVAR: estudo comparativo entre a abordagem clássica e bayesiana no contexto dos mercados financeiros europeus
Ramos, Filipe Roberto de Jesus, 1981-
Inferência Bayesiana
Cadeias de Markov
Simulação MCMC
Cointegração
Modelos VAR e BVAR
Teses de mestrado - 2012
title_short Cointegração, modelos VAR e BVAR: estudo comparativo entre a abordagem clássica e bayesiana no contexto dos mercados financeiros europeus
title_full Cointegração, modelos VAR e BVAR: estudo comparativo entre a abordagem clássica e bayesiana no contexto dos mercados financeiros europeus
title_fullStr Cointegração, modelos VAR e BVAR: estudo comparativo entre a abordagem clássica e bayesiana no contexto dos mercados financeiros europeus
title_full_unstemmed Cointegração, modelos VAR e BVAR: estudo comparativo entre a abordagem clássica e bayesiana no contexto dos mercados financeiros europeus
title_sort Cointegração, modelos VAR e BVAR: estudo comparativo entre a abordagem clássica e bayesiana no contexto dos mercados financeiros europeus
author Ramos, Filipe Roberto de Jesus, 1981-
author_facet Ramos, Filipe Roberto de Jesus, 1981-
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Mendes, Diana E. Aldea
Repositório da Universidade de Lisboa
dc.contributor.author.fl_str_mv Ramos, Filipe Roberto de Jesus, 1981-
dc.subject.por.fl_str_mv Inferência Bayesiana
Cadeias de Markov
Simulação MCMC
Cointegração
Modelos VAR e BVAR
Teses de mestrado - 2012
topic Inferência Bayesiana
Cadeias de Markov
Simulação MCMC
Cointegração
Modelos VAR e BVAR
Teses de mestrado - 2012
description Tese de mestrado em Matemática Financeira, apresentada à Universidade de Lisboa, através da Faculdade de Ciências, 2012
publishDate 2012
dc.date.none.fl_str_mv 2012
2012-01-01T00:00:00Z
2013-07-17T11:09:41Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://hdl.handle.net/10451/8822
url http://hdl.handle.net/10451/8822
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informação
instacron:RCAAP
instname_str Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informação
instacron_str RCAAP
institution RCAAP
reponame_str Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
collection Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
repository.name.fl_str_mv Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informação
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1799134225713070080

Registros relacionados