[pt] Os modelos ARCH e GARCH vêm sendo bastante explorados tanto
tecnicamente quanto em estudos empíricos desde suas respectivas criações em
1982 e 1986. Contudo, o enfoque sempre foi na reprodução dos fatos estilizados
das séries financeiras e na previsão de volatilidade, onde o GARCH(1,1) é o mais
utilizado. Estudos sobre identificação dos modelos GARCH são muito raros.
Diante desse contexto, este trabalho propõe um sistema inteligente para melhorar
a identificação da correta especificação dos modelos GARCH, evitando assim o
uso indiscriminado dos modelos GARCH(1,1). Para validar a eficácia do sistema
proposto, séries simuladas foram utilizadas. Os resultados derivados desse sistema
são comparados com os modelos escolhidos pelos critérios de informação AIC e
BIC. O desempenho das previsões dos modelos identificados por esses métodos
são comparados utilizando-se séries reais. / [en] ARCH and GARCH models have been largely explored technically and
empirically since their creation in 1982 and 1986, respectively. However, the
focus has always been on stylized facts of financial time series or volatility
forecasts, where GARCH(1,1) has commonly been used. Studies on identification
of GARCH models have been rare. In this context, this work aims to develop an
intelligent system for improving the specification of GARCH models, thus
avoiding the indiscriminate use of the GARCH(1,1) model. In order to validate
the efficacy of the proposed system, simulated time series are used. Results are
compared to chosen models through AIC and BIC criteria. Their performances are
then compared by using real data.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:14872 |
| Date | 08 January 2010 |
| Creators | ANDRE MACHADO CALDEIRA |
| Contributors | REINALDO CASTRO SOUZA |
| Publisher | MAXWELL |
| Source Sets | PUC Rio |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | TEXTO |
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