Modelagem da volatilidade em séries temporais financeiras via modelos GARCH com abordagem Bayesiana
Descripción del Articulo
Disertación presentada en el marco del Programa Interinstitucional de Posgrado entre la Universidade de São Paulo y Universidade Federal de São Carlos.
| Autor: | |
|---|---|
| Formato: | tesis de maestría |
| Fecha de Publicación: | 2017 |
| Institución: | Superintendencia Nacional de Educación Superior Universitaria |
| Repositorio: | Registro Nacional de Trabajos conducentes a Grados y Títulos - RENATI |
| Lenguaje: | portugués |
| OAI Identifier: | oai:repositorio.sunedu.gob.pe:20.500.14366/524 |
| Enlace del recurso: | https://doi.org/10.11606/D.104.2017.tde-13112017-160115 https://hdl.handle.net/20.500.14366/524 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
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Sandes Ehlers, RicardoGomes de Andrade Filho, MarinhoAquino Gutierrez, Karen Fiorella2021-03-10T14:35:16Z2021-03-10T14:35:16Z2017-08https://doi.org/10.11606/D.104.2017.tde-13112017-160115https://hdl.handle.net/20.500.14366/524Disertación presentada en el marco del Programa Interinstitucional de Posgrado entre la Universidade de São Paulo y Universidade Federal de São Carlos.Realiza una comparación de algoritmos para el análisis de modelos GARCH con distribuciones asimétricas. En las últimas décadas, la volatilidad se ha convertido en un concepto muy importante en el área financiera, siendo utilizado para medir el riesgo de los instrumentos financieros. En este trabajo, el enfoque del estudio es la modelización de la volatilidad, que se refiere a la variabilidad de los retornos, que es una característica presente en las series temporales financieras. Como herramienta de modelado fundamental utilizaremos el modelo GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity), que utiliza la heterocedasticidad condicional como medida de volatilidad. Se considerarán dos características principales a modelar para obtener un mejor ajuste y pronóstico de volatilidad, estas son: asimetría y colas pesadas presentes en la distribución incondicional de la serie de retornos. La estimación de los parámetros de los modelos propuestos se realizará utilizando el enfoque bayesiano con la metodología MCMC (Markov Chain Monte Carlo) específicamente el algoritmo Metropolis-Hastings.Nas últimas décadas a volatilidade transformou-se num conceito muito importante na área financeira, sendo utilizada para mensurar o risco de instrumentos financeiros. Neste trabalho, o foco de estudo é a modelagem da volatilidade, que faz referência à variabilidade dos retornos, sendo esta uma característica presente nas séries temporais financeiras. Como ferramenta fundamental da modelação usaremos o modelo GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity), que usa a heterocedasticidade condicional como uma medida da volatilidade. Considerar-se-ão duas características principais a ser modeladas com o propósito de obter um melhor ajuste e previsão da volatilidade, estas são: a assimetria e as caudas pesadas presentes na distribuição incondicional da série dos retornos. A estimação dos parâmetros dos modelos propostos será feita utilizando a abordagem Bayesiana com a metodologia MCMC (Markov Chain Monte Carlo) especificamente o algoritmo de Metropolis-Hastings.Brasil. Ministério da Educação. Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (Capes)application/pdfporUniversidade de São PauloBRinfo:eu-repo/semantics/openAccessSuperintendencia Nacional de Educación Superior Universitaria - SUNEDURegistro Nacional de Trabajos de Investigación - RENATIreponame:Registro Nacional de Trabajos conducentes a Grados y Títulos - RENATIinstname:Superintendencia Nacional de Educación Superior Universitariainstacron:SUNEDUVolatilidad financieraDistribución asimétricaEstadística bayesianahttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.00.00https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03Modelagem da volatilidade em séries temporais financeiras via modelos GARCH com abordagem Bayesianainfo:eu-repo/semantics/masterThesisEstadísticaUniversidade de São Paulo. Instituto de Ciências Matemáticas e de ComputaçãoUniversidade Federal de São Carlos. Departamento de EstatísticaMaestra en Estadística45245884Sandes Ehlers, RicardoZevallos Herencia, Mauricio EnriqueAssis Moura, Maria Sílvia dehttps://purl.org/pe-repo/renati/level#maestrohttps://purl.org/pe-repo/renati/type#trabajoDeInvestigacionORIGINALAquinoGutierrezKF.pdfAquinoGutierrezKF.pdfDisertaciónapplication/pdf21684014https://repositorio.sunedu.gob.pe/backend/api/core/bitstreams/78247236-d0ff-4ecb-85a2-31921037469a/downloadf6e151fb2d8702cdc2e9d42bb247592dMD53trueAnonymousREADAutorizacion.pdfAutorizacion.pdfAutorización del registroapplication/pdf173384https://repositorio.sunedu.gob.pe/backend/api/core/bitstreams/0393fe84-86bf-4a72-a409-bf254f343615/downloadf70acb3387315b2c7ec19b221c3b8b02MD51falseAdministratorREADLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://repositorio.sunedu.gob.pe/backend/api/core/bitstreams/be9d5fc1-4bef-4c26-9016-ee0abb44f5f9/download8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52falseAnonymousREADTEXTAquinoGutierrezKF.pdf.txtAquinoGutierrezKF.pdf.txtExtracted texttext/plain105983https://repositorio.sunedu.gob.pe/backend/api/core/bitstreams/eb482a06-a85b-4645-91c8-7de9054e8cc3/downloada860f5b41773382aee7017b3a1faa76cMD58falseAnonymousREADAutorizacion.pdf.txtAutorizacion.pdf.txtExtracted texttext/plain3874https://repositorio.sunedu.gob.pe/backend/api/core/bitstreams/57b809b0-63de-4ad4-94f1-8d7935322232/download38212b63d9f5eb2247eb8eb7cf4155e0MD510falseAdministratorREADTHUMBNAILAquinoGutierrezKF.pdf.jpgAquinoGutierrezKF.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg22966https://repositorio.sunedu.gob.pe/backend/api/core/bitstreams/5cf57b48-452e-415b-969b-90d242b88f09/downloadf4705795164c8be79adfe323f21a1ff8MD59falseAnonymousREADAutorizacion.pdf.jpgAutorizacion.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg33604https://repositorio.sunedu.gob.pe/backend/api/core/bitstreams/11053066-2ab1-4b12-828b-57cfb7b6407b/download9f083a51e0a26c155339860cb392ebddMD511falseAdministratorREAD20.500.14366/524oai:repositorio.sunedu.gob.pe:20.500.14366/5242026-01-12T04:02:21.542457Zopen.accesshttps://repositorio.sunedu.gob.peRepositorio de la Superintendencia Nacional de Educación Superiorrepositorio@sunedu.gob.peTk9URTogUExBQ0UgWU9VUiBPV04gTElDRU5TRSBIRVJFClRoaXMgc2FtcGxlIGxpY2Vuc2UgaXMgcHJvdmlkZWQgZm9yIGluZm9ybWF0aW9uYWwgcHVycG9zZXMgb25seS4KCk5PTi1FWENMVVNJVkUgRElTVFJJQlVUSU9OIExJQ0VOU0UKCkJ5IHNpZ25pbmcgYW5kIHN1Ym1pdHRpbmcgdGhpcyBsaWNlbnNlLCB5b3UgKHRoZSBhdXRob3Iocykgb3IgY29weXJpZ2h0Cm93bmVyKSBncmFudHMgdG8gRFNwYWNlIFVuaXZlcnNpdHkgKERTVSkgdGhlIG5vbi1leGNsdXNpdmUgcmlnaHQgdG8gcmVwcm9kdWNlLAp0cmFuc2xhdGUgKGFzIGRlZmluZWQgYmVsb3cpLCBhbmQvb3IgZGlzdHJpYnV0ZSB5b3VyIHN1Ym1pc3Npb24gKGluY2x1ZGluZwp0aGUgYWJzdHJhY3QpIHdvcmxkd2lkZSBpbiBwcmludCBhbmQgZWxlY3Ryb25pYyBmb3JtYXQgYW5kIGluIGFueSBtZWRpdW0sCmluY2x1ZGluZyBidXQgbm90IGxpbWl0ZWQgdG8gYXVkaW8gb3IgdmlkZW8uCgpZb3UgYWdyZWUgdGhhdCBEU1UgbWF5LCB3aXRob3V0IGNoYW5naW5nIHRoZSBjb250ZW50LCB0cmFuc2xhdGUgdGhlCnN1Ym1pc3Npb24gdG8gYW55IG1lZGl1bSBvciBmb3JtYXQgZm9yIHRoZSBwdXJwb3NlIG9mIHByZXNlcnZhdGlvbi4KCllvdSBhbHNvIGFncmVlIHRoYXQgRFNVIG1heSBrZWVwIG1vcmUgdGhhbiBvbmUgY29weSBvZiB0aGlzIHN1Ym1pc3Npb24gZm9yCnB1cnBvc2VzIG9mIHNlY3VyaXR5LCBiYWNrLXVwIGFuZCBwcmVzZXJ2YXRpb24uCgpZb3UgcmVwcmVzZW50IHRoYXQgdGhlIHN1Ym1pc3Npb24gaXMgeW91ciBvcmlnaW5hbCB3b3JrLCBhbmQgdGhhdCB5b3UgaGF2ZQp0aGUgcmlnaHQgdG8gZ3JhbnQgdGhlIHJpZ2h0cyBjb250YWluZWQgaW4gdGhpcyBsaWNlbnNlLiBZb3UgYWxzbyByZXByZXNlbnQKdGhhdCB5b3VyIHN1Ym1pc3Npb24gZG9lcyBub3QsIHRvIHRoZSBiZXN0IG9mIHlvdXIga25vd2xlZGdlLCBpbmZyaW5nZSB1cG9uCmFueW9uZSdzIGNvcHlyaWdodC4KCklmIHRoZSBzdWJtaXNzaW9uIGNvbnRhaW5zIG1hdGVyaWFsIGZvciB3aGljaCB5b3UgZG8gbm90IGhvbGQgY29weXJpZ2h0LAp5b3UgcmVwcmVzZW50IHRoYXQgeW91IGhhdmUgb2J0YWluZWQgdGhlIHVucmVzdHJpY3RlZCBwZXJtaXNzaW9uIG9mIHRoZQpjb3B5cmlnaHQgb3duZXIgdG8gZ3JhbnQgRFNVIHRoZSByaWdodHMgcmVxdWlyZWQgYnkgdGhpcyBsaWNlbnNlLCBhbmQgdGhhdApzdWNoIHRoaXJkLXBhcnR5IG93bmVkIG1hdGVyaWFsIGlzIGNsZWFybHkgaWRlbnRpZmllZCBhbmQgYWNrbm93bGVkZ2VkCndpdGhpbiB0aGUgdGV4dCBvciBjb250ZW50IG9mIHRoZSBzdWJtaXNzaW9uLgoKSUYgVEhFIFNVQk1JU1NJT04gSVMgQkFTRUQgVVBPTiBXT1JLIFRIQVQgSEFTIEJFRU4gU1BPTlNPUkVEIE9SIFNVUFBPUlRFRApCWSBBTiBBR0VOQ1kgT1IgT1JHQU5JWkFUSU9OIE9USEVSIFRIQU4gRFNVLCBZT1UgUkVQUkVTRU5UIFRIQVQgWU9VIEhBVkUKRlVMRklMTEVEIEFOWSBSSUdIVCBPRiBSRVZJRVcgT1IgT1RIRVIgT0JMSUdBVElPTlMgUkVRVUlSRUQgQlkgU1VDSApDT05UUkFDVCBPUiBBR1JFRU1FTlQuCgpEU1Ugd2lsbCBjbGVhcmx5IGlkZW50aWZ5IHlvdXIgbmFtZShzKSBhcyB0aGUgYXV0aG9yKHMpIG9yIG93bmVyKHMpIG9mIHRoZQpzdWJtaXNzaW9uLCBhbmQgd2lsbCBub3QgbWFrZSBhbnkgYWx0ZXJhdGlvbiwgb3RoZXIgdGhhbiBhcyBhbGxvd2VkIGJ5IHRoaXMKbGljZW5zZSwgdG8geW91ciBzdWJtaXNzaW9uLgo= |
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Nota importante:
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