Métodos de Monte Carlo Hamiltoniano aplicados em modelos GARCH

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Xavier, Cleber Martins
Data de Publicação: 2019
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
Texto Completo: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-09102019-145123/
Resumo: Uma das informações mais importantes no mercado financeiro é a variabilidade de um ativo. Diversos modelos foram propostos na literatura com o intuito de avaliar este fenômeno. Dentre eles podemos destacar os modelos GARCH. Este trabalho propõe o uso do método Monte Carlo Hamiltoniano (HMC) para a estimação dos parâmetros do modelo GARCH univariado e multivariado. Estudos de simulação são realizados e as estimativas comparadas com o método de estimação Metropolis-Hastings presente no pacote BayesDccGarch. Além disso, compara-se os resultados do método HMC com a metodologia adotada no pacote rstan. Por fim, é realizado uma aplicação a dados reais utilizando o DCC-GARCH bivariado e os métodos de estimação HMC e Metropolis-Hastings.
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