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Master's Dissertation
DOI
https://doi.org/10.11606/D.55.2012.tde-25072012-164417
Document
Author
Full name
João Luiz Rossi
E-mail
Institute/School/College
Knowledge Area
Date of Defense
Published
São Carlos, 2012
Supervisor
Committee
Ehlers, Ricardo Sandes (President)
Andrade Filho, Marinho Gomes de
Hotta, Luiz Koodi
Title in Portuguese
Seleção de modelos cópula-GARCH: uma abordagem bayesiana
Keywords in Portuguese
Cópulas
DIC
GARCH
Modelos assimétricos
Seleção de modelos
Abstract in Portuguese
Esta dissertação teve como objetivo o estudo de modelos para séries temporais bivariadas, que tem a estrutura de dependência determinada por meio de funções de cópulas. A vantagem desta abordagem é que as cópulas fornecem uma descrição completa da estrutura de dependência. Em termos de inferência, foi adotada uma abordagem Bayesiana com utilização dos métodos de Monte Carlo via cadeias de Markov (MCMC). Primeiramente, um estudo de simulações foi realizado para verificar como os seguintes fatores, tamanho das séries e variações nas funções de cópula, nas distribuições marginais, nos valores do parâmetro de cópula e nos métodos de estimação, influenciam a taxa de seleção de modelos segundo os critérios EAIC, EBIC e DIC. Posteriormente, foram realizadas aplicações a dados reais dos modelos com estrutura de dependência estática e variante no tempo
Title in English
Copula-Garch model model selection: a bayesian approach
Keywords in English
Asymmetric models
Copulas
DIC
GARCH
Model selection
Abstract in English
The aim of this work was to study models for bivariate time series, where the dependence structure among the series is modeled by copulas. The advantage of this approach is that copulas provide a complete description of dependence structure. In terms of inference was adopted the Bayesian approach with utilization of Markov chain Monte Carlo (MCMC) methods. First, a simulation study was performed to verify how the factors, length of the series and variations on copula functions, on marginal distributions, on copula parameter value and on estimation methods, may affect models selection rate given by EAIC, EBIC and DIC criteria. After that, we applied the models with static and time-varying dependence structure to real data
 
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Dissertacao_final.pdf (8.08 Mbytes)
Publishing Date
2012-07-25
 
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