STOCHASTIC VOLATILITY VIA MONTE CARLO LIKELIHOOD: A COMPARATIVE STUDY
COORDENAÇÃO DE APERFEIÇOAMENTO DO PESSOAL DE ENSINO SUPERIOR === 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 mode...
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PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO
2004
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ndltd-IBICT-oai-MAXWELL.puc-rio.br-49202019-03-01T15:34:01Z STOCHASTIC VOLATILITY VIA MONTE CARLO LIKELIHOOD: A COMPARATIVE STUDY VOLATILIDADE ESTOCÁSTICA VIA VEROSSIMILHANÇA DE MONTE CARLO: UM ESTUDO COMPARATIVO RAPHAEL PIMENTEL DE OLIVEIRA CRUZ CRISTIANO AUGUSTO COELHO FERNANDES ALVARO DE LIMA VEIGA FILHO CRISTIANO AUGUSTO COELHO FERNANDES JOSE SANTIAGO FAJARDO BARBACHAN COORDENAÇÃO DE APERFEIÇOAMENTO DO PESSOAL DE ENSINO SUPERIOR 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. This dissertation discusses the estimation of the Stochastic Volatility (SV)model using a Durbin & 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. 2004-03-26 info:eu-repo/semantics/publishedVersion info:eu-repo/semantics/masterThesis http://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/Busca_etds.php?strSecao=resultado&nrSeq=4920@1 http://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/Busca_etds.php?strSecao=resultado&nrSeq=4920@2 por info:eu-repo/semantics/openAccess PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO PPG EM ENGENHARIA ELÉTRICA PUC-Rio BR reponame:Repositório Institucional da PUC_RIO instname:Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro instacron:PUC_RIO |
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COORDENAÇÃO DE APERFEIÇOAMENTO DO PESSOAL DE ENSINO SUPERIOR === 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. === This dissertation discusses the estimation of the
Stochastic Volatility (SV)model using a Durbin & 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
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