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Financial Modeling Using Sampling-Importance Resampling
Financial Modeling Using Sampling-Importance Resampling
Autor
Mendes, Beatriz Vaz de Melo
Institución
Resumen
While Bayesian methodology has been for decades widely applied to econometric models, robust methods had just lately gained more attention of econometricians. More recently, simulation-based techniques, such as the Sampling-Importance Resampling (SIR) algorithm, have become useful and popular approaches to statistical problems. This article puts together the robust and Bayesian approaches through the SIR technique. Using financial models we show how the statistics usually obtained through the SIR technique can be enhanced by the incorporation of robust aspects. For these models we investigate the posterior inference sensitivity in relation to the change in the likelihood and prior distribution, and obtain the SIR point estimates as well as confidence intervals, which are compared to classical and robust solutions. Enquanto a metodologia bayesiana tem sido por décadas largamente aplicada a modelos econométricos, os métodos robustos só ultimamente ganharam a atenção dos econometristas. Mais recentemente, temos visto técnicas baseadas em simulações, tais como o algorítmo Sampling-Importance Resampling (SIR), tornarem-se abordagens úteis e populates a problemas estatísticos. Este artigo une as abordagens bayesiana e robusta através da técnica SIR. Mostramos usando modelos estatísticos em Finanças como as estimativas usualmente obtidas através da técnica SIR podem ser melhoradas através da incorporação de aspectos robustos. Para esses modelos investigamos a sensibilidade da inferência bayesiana quanto a mudanças na especificação da verossimilhança e da distribuição a priori, e obtemos intervalos de confiança e estimativas SIR, os quais são comparados a soluções clássicas e robustas .