[en] BAYESIAN INFERENCE ON MULTIVARIATE ARCH MODELS
[pt] O objetivo deste trabalho é desenvolver uma estratégia Metropolis-Hastings para inferência Bayesiana, usando a estrutura ARCH multivatriada com representação BEKK.Em problemas complexos, como a generalização ARCH/GARCH univariadas para estruturas multivariadas, o processo de inferência é d...
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MAXWELL
2001
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ndltd-puc-rio.br-oai-MAXWELL.puc-rio.br-18682018-06-06T04:20:10Z[en] BAYESIAN INFERENCE ON MULTIVARIATE ARCH MODELS [es] MODELOS BAYESIANOS MCMC PARA UN PROCESO ARCH MULTIVARIADO [pt] MODELAGEM BAYESIANA MCMC PARA UM PROCESSO ARCH MULTIVARIADO LUIS ALBERTO NAVARRO HUAMANI[pt] METROPOLIS-HASTINGS[en] METROPOLIS-HASTINGS[pt] ARCH[en] ARCH[pt] INFERENCIA BAYESIANA[en] BAYESIAN INFERENCE[pt] O objetivo deste trabalho é desenvolver uma estratégia Metropolis-Hastings para inferência Bayesiana, usando a estrutura ARCH multivatriada com representação BEKK.Em problemas complexos, como a generalização ARCH/GARCH univariadas para estruturas multivariadas, o processo de inferência é dificultado por causa do número de parâmetros envolvidos e das restrições a que eles estão sujeitos. Neste trabalho desenvolvemos uma estratégia Metropolis- Hastings para inferência Bayesiana, usando uma estrutura ARCH multivariada com representação BEKK.[en] The objective of this work is to develop Metropolis-Hasting for strategy Bayesian Inference, based on a Multivariate ARCH model with BEKK representation. In complex problems, such as the multivariate generalization of ARCH/GARCH structures, the inference process in complicated, due to the large number of parameters involved and to the restrictions they must satisfy. We propose Metropolis- Hastings structure to provide inference, in a Bayesian framework, for a multivariate ARCH model with BEKK representation.[es] EL objetivo de este trabajo es desarrollar una estrategia Metropolis-Hastings para inferencia Bayesiana, usando La extructura ARCH multivatriada con representación BEKK.En problemas complejos, como la generalización ARCH/GARCH univariadas para extructuras multivariadas, el proceso de inferencia se hace dificil por causa del número de parámetros involucrados y de las restricciones a que ellos están sujetos. En este trabajo desarrollamos una estrategia Metropolis- Hastings para inferencia Bayesiana, usando una extructura ARCH multivariada con representación BEKK. MAXWELLMONICA BARROSMONICA BARROS2001-08-20TEXTOhttps://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/Busca_etds.php?strSecao=resultado&nrSeq=1868@1https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/Busca_etds.php?strSecao=resultado&nrSeq=1868@2https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/Busca_etds.php?strSecao=resultado&nrSeq=1868@4http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.1868pt |
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[pt] O objetivo deste trabalho é desenvolver uma estratégia
Metropolis-Hastings para inferência Bayesiana, usando a
estrutura ARCH multivatriada com representação BEKK.Em
problemas complexos, como a generalização ARCH/GARCH
univariadas para estruturas multivariadas, o processo de
inferência é dificultado por causa do número de
parâmetros
envolvidos e das restrições a que eles estão sujeitos.
Neste trabalho desenvolvemos uma estratégia Metropolis-
Hastings para inferência Bayesiana, usando uma estrutura
ARCH multivariada com representação BEKK. === [en] The objective of this work is to develop Metropolis-Hasting
for strategy Bayesian Inference, based on a Multivariate
ARCH model with BEKK representation. In complex problems,
such as the multivariate generalization of ARCH/GARCH
structures, the inference process in complicated, due to
the large number of parameters involved and to the
restrictions they must satisfy. We propose Metropolis-
Hastings structure to provide inference, in a Bayesian
framework, for a multivariate ARCH model with BEKK
representation. === [es] EL objetivo de este trabajo es desarrollar una estrategia Metropolis-Hastings para inferencia
Bayesiana, usando La extructura ARCH multivatriada con representación BEKK.En problemas
complejos, como la generalización ARCH/GARCH univariadas para extructuras multivariadas, el
proceso de inferencia se hace dificil por causa del número de parámetros involucrados y de las
restricciones a que ellos están sujetos. En este trabajo desarrollamos una estrategia Metropolis-
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