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Título: MODELAGEM BAYESIANA MCMC PARA UM PROCESSO ARCH MULTIVARIADO
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): LUIS ALBERTO NAVARRO HUAMANI

Colaborador(es):  MONICA BARROS - Orientador
REINALDO CASTRO SOUZA - Coorientador
Número do Conteúdo: 1868
Catalogação:  20/08/2001 Idioma(s):  PORTUGUÊS - BRASIL

Tipo:  TEXTO Subtipo:  TESE
Natureza:  PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
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Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=1868@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=1868@2
Referência [es]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=1868@4
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.1868

Resumo:
O objetivo deste trabalho é desenvolver uma estratégia Metropolis-Hastings para inferência Bayesiana, usando a estrutura ARCH multivatriada com representação BEKK.Em problemas complexos, como a generalização ARCH/GARCH univariadas para estruturas multivariadas, o processo de inferência é dificultado por causa do número de parâmetros envolvidos e das restrições a que eles estão sujeitos. Neste trabalho desenvolvemos uma estratégia Metropolis- Hastings para inferência Bayesiana, usando uma estrutura ARCH multivariada com representação BEKK.

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