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Mémoire de Maîtrise
DOI
10.11606/D.104.2017.tde-13112017-160115
Document
Auteur
Nom complet
Karen Fiorella Aquino Gutierrez
Adresse Mail
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
São Carlos, 2017
Directeur
Jury
Ehlers, Ricardo Sandes (Président)
Herencia, Mauricio Enrique Zevallos
Moura, Maria Sílvia de Assis
Titre en portugais
Modelagem da volatilidade em séries temporais financeiras via modelos GARCH com abordagem Bayesiana
Mots-clés en portugais
Distribuições assimétricas
Inferência Bayesiana
MCMC
Modelos GARCH
Séries temporais
Volatilidade
Resumé en portugais
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.
Titre en anglais
Modeling of volatility in financial time series using GARCH models with Bayesian approach
Mots-clés en anglais
Asymmetric distributions
Bayesian inference
GARCH models
MCMC
Time series
Volatility
Resumé en anglais
In the last decades volatility has become a very important concept in the financial area, being used to measure the risk of financial instruments. In this work, the focus of study is the modeling of volatility, that refers to the variability of returns, which is a characteristic present in the financial time series. As a fundamental modeling tool, we used the GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity) model, which uses conditional heteroscedasticity as a measure of volatility. Two main characteristics will be considered to be modeled with the purpose of a better adjustment and prediction of the volatility, these are: heavy tails and an asymmetry present in the unconditional distribution of the return series. The estimation of the parameters of the proposed models is done by means of the Bayesian approach with an MCMC (Markov Chain Monte Carlo) methodology , specifically the Metropolis-Hastings algorithm.
 
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Date de Publication
2017-11-13
 
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