Modelos de volatilidade estocástica em séries financeiras: uma aplicação para o IBOVESPA

Neste artigo apresentamos uma análise Bayesiana para o modelo de volatilidade estocástica (SV) e uma forma generalizada deste, cujo objetivo é estimar a volatilidade de séries temporais financeiras. Considerando alguns casos especiais dos modelos SV usamos algoritmos de Monte Carlo em Cadeias de Mar...

Full description

Bibliographic Details
Main Authors: Milton Barossi-Filho, Jorge Alberto Achcar, Roberto Molina de Souza
Format: Article
Language:Portuguese
Published: Universidade de São Paulo 2010-03-01
Series:Economia Aplicada
Subjects:
Online Access:http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1413-80502010000100002
id doaj-c2bd538eae4142a0b67d61ad95cbbf24
record_format Article
spelling doaj-c2bd538eae4142a0b67d61ad95cbbf242020-11-25T03:33:45ZporUniversidade de São PauloEconomia Aplicada1413-80501980-53302010-03-01141254010.1590/S1413-80502010000100002Modelos de volatilidade estocástica em séries financeiras: uma aplicação para o IBOVESPAMilton Barossi-FilhoJorge Alberto AchcarRoberto Molina de SouzaNeste artigo apresentamos uma análise Bayesiana para o modelo de volatilidade estocástica (SV) e uma forma generalizada deste, cujo objetivo é estimar a volatilidade de séries temporais financeiras. Considerando alguns casos especiais dos modelos SV usamos algoritmos de Monte Carlo em Cadeias de Markov e o software WinBugs para obter sumários a posteriori para as diferentes formas de modelos SV. Introduzimos algumas técnicas Bayesianas de discriminação para a escolha do melhor modelo a ser usado para estimar as volatilidades e fazer previsões de séries financeiras. Um exemplo empírico de aplicação da metodologia é introduzido com a série financeira do IBOVESPA.<br>In this paper, we present a Bayesian analysis for stochastic volatility models (SV) and a generalized form of this model, with the aim to estimate the volatilities of financial time series. Considering same special cases of the SV models, we use Markov Chain Monte Carlo methods and the software WinBugs to get the posterior summaries of interest for the different forms of SV models. We also introduce some Bayesian discrimination methods to choose the best model to be used to estimate the volatilities and to get predictions of the financial time series. An example of application is introduced with the Brazilian financial series IBOVESPA.http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1413-80502010000100002Modelo de volatilidade estocásticaAnálise BayesianaMétodos MCMCSéries temporais financeirasIBOVESPAStochastic volatility modelsBayesian analysisMCMC methodsfinancial time seriesIBOVESPA
collection DOAJ
language Portuguese
format Article
sources DOAJ
author Milton Barossi-Filho
Jorge Alberto Achcar
Roberto Molina de Souza
spellingShingle Milton Barossi-Filho
Jorge Alberto Achcar
Roberto Molina de Souza
Modelos de volatilidade estocástica em séries financeiras: uma aplicação para o IBOVESPA
Economia Aplicada
Modelo de volatilidade estocástica
Análise Bayesiana
Métodos MCMC
Séries temporais financeiras
IBOVESPA
Stochastic volatility models
Bayesian analysis
MCMC methods
financial time series
IBOVESPA
author_facet Milton Barossi-Filho
Jorge Alberto Achcar
Roberto Molina de Souza
author_sort Milton Barossi-Filho
title Modelos de volatilidade estocástica em séries financeiras: uma aplicação para o IBOVESPA
title_short Modelos de volatilidade estocástica em séries financeiras: uma aplicação para o IBOVESPA
title_full Modelos de volatilidade estocástica em séries financeiras: uma aplicação para o IBOVESPA
title_fullStr Modelos de volatilidade estocástica em séries financeiras: uma aplicação para o IBOVESPA
title_full_unstemmed Modelos de volatilidade estocástica em séries financeiras: uma aplicação para o IBOVESPA
title_sort modelos de volatilidade estocástica em séries financeiras: uma aplicação para o ibovespa
publisher Universidade de São Paulo
series Economia Aplicada
issn 1413-8050
1980-5330
publishDate 2010-03-01
description Neste artigo apresentamos uma análise Bayesiana para o modelo de volatilidade estocástica (SV) e uma forma generalizada deste, cujo objetivo é estimar a volatilidade de séries temporais financeiras. Considerando alguns casos especiais dos modelos SV usamos algoritmos de Monte Carlo em Cadeias de Markov e o software WinBugs para obter sumários a posteriori para as diferentes formas de modelos SV. Introduzimos algumas técnicas Bayesianas de discriminação para a escolha do melhor modelo a ser usado para estimar as volatilidades e fazer previsões de séries financeiras. Um exemplo empírico de aplicação da metodologia é introduzido com a série financeira do IBOVESPA.<br>In this paper, we present a Bayesian analysis for stochastic volatility models (SV) and a generalized form of this model, with the aim to estimate the volatilities of financial time series. Considering same special cases of the SV models, we use Markov Chain Monte Carlo methods and the software WinBugs to get the posterior summaries of interest for the different forms of SV models. We also introduce some Bayesian discrimination methods to choose the best model to be used to estimate the volatilities and to get predictions of the financial time series. An example of application is introduced with the Brazilian financial series IBOVESPA.
topic Modelo de volatilidade estocástica
Análise Bayesiana
Métodos MCMC
Séries temporais financeiras
IBOVESPA
Stochastic volatility models
Bayesian analysis
MCMC methods
financial time series
IBOVESPA
url http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1413-80502010000100002
work_keys_str_mv AT miltonbarossifilho modelosdevolatilidadeestocasticaemseriesfinanceirasumaaplicacaoparaoibovespa
AT jorgealbertoachcar modelosdevolatilidadeestocasticaemseriesfinanceirasumaaplicacaoparaoibovespa
AT robertomolinadesouza modelosdevolatilidadeestocasticaemseriesfinanceirasumaaplicacaoparaoibovespa
_version_ 1724561875663847424