Modelos GARCH assimétricos com inovações t-Student
Fonseca, Thais C. O. da; Cerqueira, Vinícius dos Santos; Migon, Hélio dos Santos; Torres, Cristian A. C.
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Resumo
Neste trabalho, modela-se a volatilidade usando uma abordagem bayesiana para a estimação de modelos Generalizados Autorregressivos de Heterocedasticidade Condicional – Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (GARCH). Eventuais assimetrias são acomodadas utilizando-se modelos de transição suave para a variância. Apresentam-se alguns problemas relacionados a esta abordagem e discute-se como estes influenciam o comportamento da função de verossimilhança. Para dados cujas distribuições apresentam caudas mais pesadas, utiliza-se a distribuição t-Student. Os problemas da verossimilhança derivados da estimação dos graus de liberdade são resolvidos usando a priori de Jeffrey. Um estudo simulado é apresentado para evidenciar o potencial da metodologia. Por fim, uma aplicação da metodologia a séries de índices de preços ao consumidor (IPCs) no Brasil revela as vantagens da utilização de modelos GARCH assimétricos com distribuição t-Student.
Ficha do documento
- Tipo
- Estudo
- Ano
- 2013
- Instituição
- Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada (Ipea)
- Fonte
- Repositório do Ipea
- Idioma
- Português
- Acesso
- Acesso aberto
- Identificador
- oai:repositorio.ipea.gov.br:11058/2040
- Licença
- Licença Comum
- Abrangência
- Brasil
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