Análise bayesiana do modelo fatorial dinâmico para um vetor de séries temporais utilizando a distribuição t multivariada
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Data de Publicação: | 2016 |
Tipo de documento: | Tese |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFLA |
Texto Completo: | http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/11179 |
Resumo: | The multivariate t models are symmetric and with heavier tail than the normal distribution, important feature in financial data. In this theses is presented the Bayesian estimation of a dynamic factor model, where the factors follow a multivariate autoregressive model, using multivariate t distribution. Since the multivariate t distribution is complex, it was represented in this work as a mix between a multivariate normal distribution and a square root of a chi-square distribution. This method allowed to define the posteriors. The inference on the parameters was made taking a sample of the posterior distribution, through the Gibbs Sampler. The convergence was verified through graphical analysis and the convergence tests Geweke (1992) and Raftery & Lewis (1992a). The method was applied in simulated data and in the indexes of the major stock exchanges in the world. |
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Análise bayesiana do modelo fatorial dinâmico para um vetor de séries temporais utilizando a distribuição t multivariadaAnálise fatorialAmostrador de GibbsDistribuição t multivariadaFactor analysisGibbs samplingmultivariate t-distributionEstatísticaThe multivariate t models are symmetric and with heavier tail than the normal distribution, important feature in financial data. In this theses is presented the Bayesian estimation of a dynamic factor model, where the factors follow a multivariate autoregressive model, using multivariate t distribution. Since the multivariate t distribution is complex, it was represented in this work as a mix between a multivariate normal distribution and a square root of a chi-square distribution. This method allowed to define the posteriors. The inference on the parameters was made taking a sample of the posterior distribution, through the Gibbs Sampler. The convergence was verified through graphical analysis and the convergence tests Geweke (1992) and Raftery & Lewis (1992a). The method was applied in simulated data and in the indexes of the major stock exchanges in the world.Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)Os modelos t multivariados são simétricos e com caudas mais pesadas que a distribuição normal, característica importante na análise de séries financeiras. A proposta deste trabalho é fazer a análise Bayesiana do modelo fatorial dinâmico, na classe de modelos t multivariados, em que a parte latente segue um modelo autorregressivo vetorial. Devido à complexidade da distribuição t multivariada, essa variável foi representada, neste trabalho, como uma mistura da distribuição normal multivariada com uma raiz de qui-quadrado. Este artifício permitiu o cálculo das distribuições a posteriori de interesse. A inferência sobre os parâmetros foi feita obtendo-se uma amostra da distribuição conjunta a posteriori, por meio do Amostrador de Gibbs. A determinação da convergência do processo foi feita por técnicas gráficas e pelos critérios de Geweke (1992) e de Raftery & Lewis (1992a). O método foi ilustrado utilizando dados simulados e reais, em que os dados reais são os índices das principais bolsas de valores do mundo.Universidade Federal de LavrasPrograma de Pós-graduação em Estatística e Experimentação AgropecuáriaUFLAbrasilDepartamento de Ciências ExatasFerreira, Daniel FurtadoSáfadi, ThelmaBueno Filho, Júlio Sílvio de SousaLima, Renato Ribeiro deFreire, Evelise Corbalán GóisBarroso, Lúcia PereiraAndrade, Larissa Ribeiro de2016-05-23T14:36:05Z2016-05-23T14:36:05Z2016-05-232016-02-29info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdfANDRADE, L. R. de. Análise bayesiana do modelo fatorial dinâmico para um vetor de séries temporais utilizando a distribuição t multivariada. 2016. 149 p. Tese (Doutorado em Estatística e Experimentação Agropecuária)-Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2016.http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/11179porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFLAinstname:Universidade Federal de Lavras (UFLA)instacron:UFLA2023-05-11T15:39:59Zoai:localhost:1/11179Repositório InstitucionalPUBhttp://repositorio.ufla.br/oai/requestnivaldo@ufla.br || repositorio.biblioteca@ufla.bropendoar:2023-05-11T15:39:59Repositório Institucional da UFLA - Universidade Federal de Lavras (UFLA)false |
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