Título: Modelagem bayesiana MCMC para um processo ARCH multivariado
Otros títulos: Modelado bayesiano MCMC para un proceso ARCH multivariado
Asesor(es): Barros, Mônica; Castro Souza, Reinaldo
Campo OCDE: http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.01
Fecha de publicación: 26-mar-2001
Institución: Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro
Resumen: El objetivo de este trabajo es desarrollar una estrategia Metropolis-Hastings para la influencia bayesiana, utilizando la estructura ARCH multivariada con representación BEKK. En problemas complejos, como la generalización univariada de ARCH/GARCH a estructuras multivariadas, o el proceso inferido se ve obstaculizado por la cantidad de parámetros involucrados y las restricciones a las que están sujetos. En este trabajo, desarrollamos una estrategia Metropolis-Hastings para la inferencia bayesiana, utilizando una estructura ARCH multivariada con representación BEKK.
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.
Disciplina académico-profesional: Ingeniería y tecnología
Institución que otorga el grado o título: Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro. Departamento de Engenharia Elétrica
Grado o título: Doctor en Ingeniería Eléctrica, área de especialización en Métodos de apoyo a decisión
Fecha de registro: 25-may-2020