Assumindo que os dados financeiros são gerados por um conjunto de componentes independentes (CI), iremos usar o modelo ICA-GARCH, uma alternativa aos modelos multivariados. Neste modelo a análise de componentes independentes serve para procurar os fatores latentes com heterocedasticidade condicional. Usou-se o algoritmo FastICA para estimar os componentes independentes e a matriz de pesos (A). Apó estimar os CI2019s ajustou-se um modelo GARCH univariado para cada um deles, fazendo a previsão em seguida e comparando os resultados de diferentes números de CI2019s usados. É fato que o modelo adotado reduz a complexidade de estimar modelos GARCH multivariados transformando-o em um número pequeno de modelos de volatidade univariados.

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