• JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
 
  Bookmark and Share
 
 
Dissertação de Mestrado
DOI
Documento
Autor
Nome completo
David de Souza Dias
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Carlos, 2018
Orientador
Banca examinadora
Ehlers, Ricardo Sandes (Presidente)
Herencia, Mauricio Enrique Zevallos
Moura, Maria Sílvia de Assis
Título em português
Inferência Bayesiana em Modelos de Volatilidade Estocástica usando Métodos de Monte Carlo Hamiltoniano
Palavras-chave em português
Inferência Bayesiana
LOO
Método HMC
Modelos de volatilidade estocástica
Valor em Risco (VaR)
WAIC
Resumo em português
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 em inglês
Bayesian Inference in Stochastic Volatility Models using Hamiltonian Monte Carlo Methods
Palavras-chave em inglês
Bayesian inference
HMC methods
LOO
Stochastic volatility models
Value at Risk (VaR)
WAIC
Resumo em inglês
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.
 
AVISO - A consulta a este documento fica condicionada na aceitação das seguintes condições de uso:
Este trabalho é somente para uso privado de atividades de pesquisa e ensino. Não é autorizada sua reprodução para quaisquer fins lucrativos. Esta reserva de direitos abrange a todos os dados do documento bem como seu conteúdo. Na utilização ou citação de partes do documento é obrigatório mencionar nome da pessoa autora do trabalho.
Data de Publicação
2019-07-17
 
AVISO: Saiba o que são os trabalhos decorrentes clicando aqui.
Todos os direitos da tese/dissertação são de seus autores
CeTI-SC/STI
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP. Copyright © 2001-2019. Todos os direitos reservados.