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[pt] VOLATILIDADE ESTOCÁSTICA VIA VEROSSIMILHANÇA DE MONTE CARLO: UM ESTUDO COMPARATIVO

dc.contributorCRISTIANO AUGUSTO COELHO FERNANDES
dc.creatorRAPHAEL PIMENTEL DE OLIVEIRA CRUZ
dc.date2004-05-26
dc.date.accessioned2022-09-21T21:43:48Z
dc.date.available2022-09-21T21:43:48Z
dc.identifierhttps://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=4920@1
dc.identifierhttps://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=4920@2
dc.identifierhttp://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.4920
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12032/42652
dc.description[pt] Esta dissertação discute o modelo de Volatilidade Estocástica (SV) estimado via metodologia Durbin & Koopman, chamada Verossimilhança de Monte Carlo( MCL). Comparou-se a cobertura condicional do valor em risco (VaR), deste modelo, com as do modelo GARCH(1,1) e SV estimado via Quasi Máxima Verossimilhança (QML). Os modelos foram estendindos a distúrbios Gaussiano e t-Student na equação da média. O desempenho dos modelos foi avaliado fora da amostra para retornos diários dos índices Ibovespa, S&P500, Nasdaq e Dow Jones. Para o critério de avaliação foi utilizado o teste de Christoffersen. Foram econtradas evidências empíricas de que o modelo SV estimado via MCL é tão eficiente quanto o modelo GARCH(1,1), em termos da cobertura condicional do VaR.
dc.description[en] This dissertation discusses the estimation of the Stochastic Volatility (SV)model using a Durbin and Koopman methodology called Monte Carlo Like-lihood (MCL). The conditional coverage of value at risk (VaR) of SV via MCL model was compared to the GARCH (1,1) model and to the SV model via Quasi Maximum Likelihood (QML) estimation. The models were extended to Gaussian and Student-t isturbances in the mean equation. The performances of the models were evaluated out-of-sample for daily returns on the Ibovespa, S&P500, Nasdaq and Dow Jones indexes. Christoffersen test were applied for the evaluation criteria. In terms of the VaR conditional coverage, empirical evidences indicate that the SV model via MCL estimation is as efficient as the GARCH (1,1) model.
dc.languagept
dc.publisherMAXWELL
dc.subject[pt] VOLATILIDADE ESTOCASTICA
dc.subject[pt] VEROSSIMILHANCA DE MONTE CARLO
dc.subject[pt] ESPACO DE ESTADO
dc.subject[pt] AMOSTRAGEM POR IMPORTANCIA
dc.subject[en] STOCHASTIC VOLATILITY
dc.subject[en] MONTE CARLO LIKELIHOOD
dc.subject[en] STATE SPACE
dc.subject[en] IMPORTANCE SAMPLING
dc.title[en] STOCHASTIC VOLATILITY VIA MONTE CARLO LIKELIHOOD: A COMPARATIVE STUDY
dc.title[pt] VOLATILIDADE ESTOCÁSTICA VIA VEROSSIMILHANÇA DE MONTE CARLO: UM ESTUDO COMPARATIVO
dc.typeTEXTO


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