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Disertación de Maestría
DOI
Documento
Autor
Nombre completo
David de Souza Dias
Dirección Electrónica
Instituto/Escuela/Facultad
Área de Conocimiento
Fecha de Defensa
Publicación
São Carlos, 2018
Director
Tribunal
Ehlers, Ricardo Sandes (Presidente)
Herencia, Mauricio Enrique Zevallos
Moura, Maria Sílvia de Assis
Título en portugués
Inferência Bayesiana em Modelos de Volatilidade Estocástica usando Métodos de Monte Carlo Hamiltoniano
Palabras clave en portugués
Inferência Bayesiana
LOO
Método HMC
Modelos de volatilidade estocástica
Valor em Risco (VaR)
WAIC
Resumen en portugués
Este trabalho apresenta um estudo através da abordagem Bayesiana em modelos de volatilidade estocástica, para modelagem de séries temporais financeiras, com o uso do método de Monte Carlo Hamiltoniano (HMC). Propomos o uso de outras distribuições para os erros da equação de observações do modelos de volatilidade estocástica, além da distribuição Gaussiana, para tratar problemas como caudas pesadas e assimetria nos retornos. Além disso, utilizamos critérios de informações, recentemente desenvolvidos, WAIC e LOO que aproximam a metodologia de validação cruzada, para realizar a seleção de modelos. No decorrer do trabalho, estudamos a qualidade do método HMC através de exemplos, estudo de simulação e aplicação a conjunto de dados. Adicionalmente, avaliamos a performance dos modelos e métodos propostos através do cálculo de estimativas para o Valor em Risco (VaR) para múltiplos horizontes de tempo.
Título en inglés
Bayesian Inference in Stochastic Volatility Models using Hamiltonian Monte Carlo Methods
Palabras clave en inglés
Bayesian inference
HMC methods
LOO
Stochastic volatility models
Value at Risk (VaR)
WAIC
Resumen en inglés
This paper presents a study using Bayesian approach in stochastic volatility models for modeling financial time series, using Hamiltonian Monte Carlo methods (HMC). We propose the use of other distributions for the errors of the equation at stochastic volatiliy model, besides the Gaussian distribution, to treat the problem as heavy tails and asymmetry in the returns. Moreover, we use recently developed information criteria WAIC and LOO that approximate the crossvalidation methodology, to perform the selection of models. Throughout this work, we study the quality of the HMC methods through examples, simulation study and application to dataset. In addition, we evaluated the performance of the proposed models and methods by calculating estimates for Value at Risk (VaR) for multiple time horizons.
 
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Fecha de Publicación
2019-07-17
 
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