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Título: STOCHASTIC VOLATILITY VIA MONTE CARLO LIKELIHOOD: A COMPARATIVE STUDY
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): RAPHAEL PIMENTEL DE OLIVEIRA CRUZ

Colaborador(es):  CRISTIANO AUGUSTO COELHO FERNANDES - Orientador
Número do Conteúdo: 4920
Catalogação:  26/05/2004 Idioma(s):  PORTUGUESE - BRAZIL

Tipo:  TEXT Subtipo:  THESIS
Natureza:  SCHOLARLY PUBLICATION
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=4920@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=4920@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.4920

Resumo:
This dissertation discusses the estimation of the Stochastic Volatility (SV)model using a Durbin and Koopman methodology called Monte Carlo Like-lihood (MCL). The conditional coverage of value at risk (VaR) of SV via MCL model was compared to the GARCH (1,1) model and to the SV model via Quasi Maximum Likelihood (QML) estimation. The models were extended to Gaussian and Student-t isturbances in the mean equation. The performances of the models were evaluated out-of-sample for daily returns on the Ibovespa, S&P500, Nasdaq and Dow Jones indexes. Christoffersen test were applied for the evaluation criteria. In terms of the VaR conditional coverage, empirical evidences indicate that the SV model via MCL estimation is as efficient as the GARCH (1,1) model.

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