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Estimação indireta de modelos R-GARCH (2012)

  • Authors:
  • Autor USP: SAMPAIO, JHAMES MATOS - IME
  • Unidade: IME
  • Sigla do Departamento: MAE
  • Assunto: ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS
  • Agências de fomento:
  • Language: Português
  • Abstract: Processos lineares não capturam a estrutura dos dados em finanças. Há uma variedade muito grande de modelos não lineares disponíveis na literatura. A classe de modelos ARCH (Autoregressive Conditional Heterokedastic) foi introduzida por Engle (1982) com o objetivo de estimar a variância da inflação. A idéia nesta classe é que os retornos sejam não correlacionados serialmente, mas a volatilidade (variância condicional) dependa de retornos passados. A classe de modelos GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heterokedastic) sugerida por Bollerslev (1986, 1987, 1988) pode ser usada para descrever a volatilidade com menos parâmetros que um modelo ARCH. Modelos da classe GARCH são processos estocásticos não lineares, suas distribuições tem cauda pesada com variância condicional dependente do tempo e modelam agrupamento de volatilidade. Apesar da razoável descrição, a forma como os modelos acima foram construídos apresentaram algumas limitações no que se refere ao peso das caudas em suas distribuições não condicionais. Muitos estudos em dados financeiros apontam para caudas com peso considerável. Modelos R-GARCH (Randomized Generalized Autoregressive Conditional Heterokedastic) foram propostos por Nowicka (1998) e incluem os modelos ARCH e GARCH possibilitando o uso de inovações estáveis além da conhecida distribuição normal. Estas permitem captar melhor a propriedade de cauda pesada. Como a função de autocovariância não existe para tais processos introduz-se novas medida de dependência. Métodos de estimação e análises empíricas da classe R-GARCH, assim como de suas medidas de dependência não estão disponíveis na literatura e são o foco deste trabalho.
  • Imprenta:
  • Data da defesa: 01.03.2012
  • Acesso à fonte
    How to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      SAMPAIO, Jhames Matos; MORETTIN, Pedro Alberto. Estimação indireta de modelos R-GARCH. 2012.Universidade de São Paulo, São Paulo, 2012. Disponível em: < http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-05072012-195407/ >.
    • APA

      Sampaio, J. M., & Morettin, P. A. (2012). Estimação indireta de modelos R-GARCH. Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-05072012-195407/
    • NLM

      Sampaio JM, Morettin PA. Estimação indireta de modelos R-GARCH [Internet]. 2012 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-05072012-195407/
    • Vancouver

      Sampaio JM, Morettin PA. Estimação indireta de modelos R-GARCH [Internet]. 2012 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-05072012-195407/

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