Return to search

Seleção de modelos cópula-GARCH: uma abordagem bayesiana / Copula-Garch model model selection: a bayesian approach

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 / 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

Identiferoai:union.ndltd.org:usp.br/oai:teses.usp.br:tde-25072012-164417
Date04 June 2012
CreatorsRossi, João Luiz
ContributorsEhlers, Ricardo Sandes
PublisherBiblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Source SetsUniversidade de São Paulo
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
TypeDissertação de Mestrado
Formatapplication/pdf
RightsLiberar o conteúdo para acesso público.

Page generated in 0.0018 seconds