Bayesian estimation and prediction of stochastic volatility models via INLA.

dc.contributorInstituto de Ciências Matemáticas e de Computação – ICMC/USPpt_BR
dc.contributor.authorZevallos, Mauricio
dc.contributor.authorEhlers, Ricardo Sandes
dc.date.accessioned2017-12-14T13:56:32Z
dc.date.available2017-12-14T13:56:32Z
dc.date.issued2012-10
dc.description.abstractIn this paper we assess Bayesian estimation and prediction using integrated Laplace approximation (INLA) on a stochastic volatility model. This was performed through a Monte Carlo study with 1000 simulated time series. To evaluate the estimation method, two criteria were considered: the bias and square root of the mean square error (smse). The criteria used for prediction are the one step ahead forecast of volatility and the one day Value at Risk (VaR). The main findings are that the INLA approximations are fairly accurate and relatively robust to the choice of prior distribution on the persistence parameter. Additionally, VaR estimates are computed and compared for three financial time series returns indexes.pt_BR
dc.description.notesRelatórios Técnicos do ICMC; 386pt_BR
dc.format14 p.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.icmc.usp.br//handle/RIICMC/6672
dc.language.isoengpt_BR
dc.publisher.citySão Carlos, SP, Brasil.pt_BR
dc.subjectProcessos estocásticospt_BR
dc.subjectInferência bayesianapt_BR
dc.titleBayesian estimation and prediction of stochastic volatility models via INLA.pt_BR
dc.title.alternativeEstimativa bayesiana e previsão de modelos de volatilidade estocástica via INLA.pt_BR
dc.type.categoryRelatórios técnicospt_BR
usp.description.abstracttranslatedNeste artigo, avaliamos a estimativa Bayesiana e a previsão usando aproximação Laplace integrada (INLA) em uma volatilidade estocástica modelo...pt_BR
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