Estimação de volatilidade utilizando modelos GAS e GARCH

• Autor(a) principal: Velho, Desireè de Boer
• Data de Publicação: 2018
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFRGS
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/181099
• topic: Séries temporais; Volatilidade; GAS; GARCH; Time Series; Volatility

O estudo da volatilidade apresenta um papel importante em áreas como economia e estatística. Este trabalho inicialmente visa, através de dados simulados, identificar se a dinâmica GAS (Generalized Autoregressive Score) traz benefícios em relação à dinâmica GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity) usada para estimar volatilidade. O modelo GAS, proposto por Creal, Koopman e Lucas (2008), é um modelo de séries temporais para parâmetros variantes no tempo, onde o gradiente da função de probabilidade no instante t-1 (em relação ao parâmetro variante no tempo) determina parcialmente a dinâmica do parâmetro variante. O modelo GARCH, proposto por Bollerslev (1986), descreve a dinâmica da variância condicional (volatilidade) como parcialmente dependente dos quadrados passados das observações. Além disso, dados empíricos provenientes da série do índice Bovespa serão analisados a fim de se comparar a performance dos modelos propostos em situações reais.