Made available in DSpace on 2016-06-02T20:06:07Z (GMT). No. of bitstreams: 1 5123.pdf: 958057 bytes, checksum: 23f5ad95404afd58fe48eeb517ef5b41 (MD5) Previous issue date: 2013-04-01 / Financiadora de Estudos e Projetos / The volatility of financial assets changes over time, indicating the specification of regime change in volatility models. Furthermore, the presence of asymmetry in the returns of the financial market has been recognized in the financial literature of recent decades. In this paper, we present some heteroscedastic models with regime change, considering that the error component of these models follows Skew Laplace distribution, as well as the process of estimating its parameters via maximum likelihood and Bayesian methods. / A volatilidade dos ativos financeiros se altera ao longo do tempo, sinalizando a especificação de mudança de regime para modelos de volatilidade. Além disso, a presença de assimetria nos retornos do mercado financeiro tem sido reconhecida na literatura financeira das últimas décadas. Neste trabalho, apresentamos alguns modelos heterocedásticos com mudança de regime, considerando que a componente do erro desses modelos segue distribuição Laplace assimétrica, bem como o processo de estimação de seus parâmetros via máxima verossimilhança e métodos bayesianos.

Made available in DSpace on 2016-06-02T20:06:06Z (GMT). No. of bitstreams: 1 4185.pdf: 8236823 bytes, checksum: fc450b707396aa2c496c5373af93ef3d (MD5) Previous issue date: 2012-01-27 / Financiadora de Estudos e Projetos / Abstract The asymmetric distributions has experienced great development in recent times. They are used in modeling financial data, medical, genetics and other applications. Among these distributions, the Skew normal (Azzalini, 1985) has received more attention from researchers (Genton et al., (2001), Gupta et al., (2004) and Arellano-Valle et al., (2005)). We present a comparative study of _-stable distributions, Skew normal, Skew t de Student and Skew Laplace. The _-stable distribution is studied by Nolan (2009) and proposed by Gonzalez et al., (2009) in the context of genetic data. For some real datasets, in areas such as financial, genetics and commodities, we test which distribution best fits the data. We compare these distributions using the model selection criteria AIC and BIC. / As distribuições assimétricas tem experimentado grande desenvolvimento nos tempos recentes. Elas são utilizadas na modelagem de dados financeiros, médicos e genéticos entre outras aplicações. Dentre essas distribuições, a normal assimétrica (Azzalini, 1985) tem recebido mais atenção dos pesquisadores (Genton et al., (2001), Gupta et al., (2004) e Arellano-Valle et al., (2005)). Nesta dissertação, apresentamos um estudo comparativo das distribuições _-estável, normal , t de Student e Laplace assimétricas. A distribuição _-estável estudada por Nolan (2009) é proposta por Gonzalez et al., (2009) no contexto de dados genéticos. Neste trabalho, também apresentamos como verificar a assimetria de uma distribuição, descrevemos algumas características das distribuições assimétricas em estudo, e comparamos essas distribuições utilizando os critérios de seleção de modelos AIC e BIC..