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Título: MODELO DE ESCALA LOCAL: UMA ALTERNATIVA DE ESPECIFICAÇÃO MULTIPLICATIVA PARA ESTIMAÇÃO E PREVISÃO DE VOLATILIDADE DE SÉRIES FINANCEIRAS
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): EDUARDO LIMA CAMPOS

Colaborador(es):  CRISTIANO AUGUSTO COELHO FERNANDES - Orientador
MONICA BARROS - Orientador
Número do Conteúdo: 7771
Catalogação:  14/02/2006 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=7771@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=7771@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.7771

Resumo:
Este trabalho apresenta um modelo de volatilidade estocástica com especificação multiplicativa, chamado modelo de escala local. O modelo trabalha com a precisão (recíproca da variância) de uma série temporal. A precisão é tratada como componente não observável, caracterizando o modelo como estrutural, e é suposta evoluir segundo um filtro Gama, com um ruído multiplicativo que segue distribuição Beta. A função de previsão para a variância é uma média móvel com amortecimento exponencial (EWMA) no quadrado das observações passadas, a mesma função de previsão do modelo IGARCH(1,1). O fator de amortecimento é estimado por máxima verossimilhança. A densidade de medida é Gaussiana, condicional à precisão não observável, e a densidade preditiva resulta t de Student, cujos graus de liberdade são monitorados pelo fator de amortecimento estimado. A densidade de medida Gaussiaan, embora induza excesso de curtose nas distribuições incondicional e preditiva, pode ser inadequada para modelar dados com um grande excesso de curtose, como é o caso de séries financeiras. Por isso, é testada uma densidade de medida mais genérica, a densidade de potência exponencial, que possui a normal como caso particular. O modelo é chamado modelo de escala local generalizado. A introdução de variáveis explicativas é efetuada de maneira trivial. Intervalos de confiança para os parâmetros do modelo são obtidos via Bootstrap paramétrico. Os resultados obtidos são semelhantes àqueles fornecidos pelos modelos GARCH (1,1) e AR(1)-SV, sendo que o modelo de escala local, além da maior facilidade de implementação, fornece soluções exatas, o que não ocorre no AR(1)-SV, e é mais parcimonioso do que o GARCH(1,1).

Descrição Arquivo
CAPA, AGRADECIMENTOS, RESUMO, ABSTRACT, SUMÁRIO E LISTAS  PDF  
CAPÍTULO 1  PDF  
CAPÍTULO 2  PDF  
CAPÍTULO 3  PDF  
CAPÍTULO 4, APÊNDICES E REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS  PDF  
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