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Mostrando ítems 1-10 de 627
Métodos de Monte Carlo Hamiltoniano aplicados em modelos GARCH
(Universidade Federal de São CarlosUFSCarPrograma Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEsCâmpus São Carlos, 2019-04-26)
One of the most important informations in financial market is variability of an asset. Several
models have been proposed in literature with a view of to evaluate this phenomenon. Among
them we have the GARCH models. This ...
Empirical Modeling of Latin American Stock and Forex Markets Returns and Volatility using Markov-Switching GARCH Models
(Pontificia Universidad Católica del Perú. Departamento de EconomíaPE, 2018)
Redes neurais LSTM e modelo GARCH: uma abordagem conjunta para previsão de retornos
(Universidade Federal do Rio de JaneiroBrasilInstituto de EconomiaUFRJ, 2021)
Modelos GARCH Bayesianos: Métodos Aproximados e AplicaçõesModelos GARCH Bayesianos: Métodos Aproximados e Aplicações
(Sociedade Brasileira de Econometria, 1999)
An estimation of Value at Risk using GARCH models: an application to the Argentine stock marketEstimación del Valor a Riesgo del mercado accionario argentino mediante modelos GARCH
(Facultad de Ciencias Económicas de la Universidad Nacional del Nordeste - UNNE, 2022)
Precificação de opções financeiras: um estudo sobre os modelos de Black Scholes e Garch
(Universidade Federal do Espírito SantoBRTeoria economica; Economia da inovação; Economia regional; Métodos quantitativosPrograma de Pós-Graduação em EconomiaUFESMestrado em Economia, 2011-05-20)
Neste trabalho são analisadas as propriedades teóricas e empíricas de três modelos de precificação de opções financeiras sobre ações: Black Scholes (1973), ad-hoc Black Scholes (Dumas, Fleming e Whaley, 1998), e o modelo ...
Computational tools for comparing asymmetric GARCH models via Bayes factors
(ElsevierAmsterdam, 2012)
In this paper we use Markov chain Monte Carlo (MCMC) methods in order to estimate and compare GARCH models from a Bayesian perspective. We allow for possibly heavy tailed and asymmetric distributions in the error term. We ...