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Dissertação de Mestrado
DOI
https://doi.org/10.11606/D.45.2019.tde-23102019-140244
Documento
Autor
Nome completo
Yuri Verges
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2019
Orientador
Banca examinadora
Lopes, Hedibert Freitas (Presidente)
Ehlers, Ricardo Sandes
González-lópez, Verónica Andrea
Título em inglês
The bivariate integer-valued GARCH model: a Bayesian estimation framework
Palavras-chave em inglês
Bayesian inference
Counting data problem/INGARCH
Negative correlation modeling
Resumo em inglês
An extensive literature has been developed on counting data in recent years, and the contribution that seeks the multivariate approach to this problem is still small. This paper aims to analyze in greater depth and perform the Bayesian estimation of the bivariate INGARCH model proposed in Cui and Zhu [2017], where the autoregression studied in Liu [2012] is extended to treat negatively correlated events. Since the probability function proposed in Lakshminarayana et al. [1999] demands some attention to the non-infringement of the probability axioms, a thorough analysis of this new distribution has been performed. For the Bayesian estimation procedure, the Random Walk Metropolis-Hastings algorithm was applied, and tunning was chosen as in one of Bennett et al. [1996] approaches. An exhaustive analysis on simulated data was performed for the real understanding of how the proposed model behaves, and, aiming at the application in real data, a study on the Pittsburgh crime data and another on the number of trades for the futures contracts of Euro and British Pound at traded CME (Chigado Mechandile Exchange) were implemented.
Título em português
O modelo bivariado GARCH inteiro: uma abordagem Bayesiana
Palavras-chave em português
Inferência Bayesiana
Modelagem de correlação negativa
Problema de dados de contagem/GARCH inteiro
Resumo em português
Uma extensa literatura tem se desenvolvido sobre dados de contagem nos últimos anos, sendo ainda, pequena a contribuição que busca a abordagem multivariada desse problema. Este trabalho têm como objetivo analisar em maior profundidade e realizar a estimação bayesiana do modelo bivariado INGARCH proposto em Cui and Zhu [2017], onde a autoregressão estudada em Liu [2012] é estendida de forma a tratar eventos negativamente correlacionados. Uma vez que a função de probabilidade proposta em Lakshminarayana et al. [1999] demanda certa atenção para a não infração dos axiomas da probabilidade, uma análise minuciosa sobre esta nova distribuição foi executada. Para o procedimento de estimação Bayesiana, foi aplicado o algoritmo de Random Walk Metropolis-Hastings, sendo o tunning escolhido como em uma das abordagens em Bennett et al. [1996]. Uma análise exaustiva em dados simulados foi desempenhada para o real entendimento de como se comporta o modelo proposto e, objetivando a aplicação em dados reais, um estudo sobre os dados de criminalidade de Pittsburgh e outro sobre os números de negócios realizados para os contratos futuros de Euro e Libra Esterlina negociados na CME (Chigado Mechandile Exchange) foram efetuados.
 
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Data de Publicação
2020-08-11
 
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