Multivariate volatility models: an application to ibovespa and dow jones industrial
En este artículo se presenta una breve descripción de modelos GARCH multivariados y se realizan inferencias de la volatilidad de series de tiempo usando un enfoque Bayesiano, utilizando algoritmos de simulación de Monte Carlo (MCMC). Como una aplicación para ilustrar la metodología propuesta, se ana...
- Autores:
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Achcar, Jorge Alberto
Cepeda-Cuervo, Edilberto
Barossi-Filho, Milton
- Tipo de recurso:
- Article of journal
- Fecha de publicación:
- 2012
- Institución:
- Universidad Nacional de Colombia
- Repositorio:
- Universidad Nacional de Colombia
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.unal.edu.co:unal/43003
- Acceso en línea:
- https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/43003
http://bdigital.unal.edu.co/33101/
http://bdigital.unal.edu.co/33101/2/
- Palabra clave:
- GARCH multivariados
modelos de volatilidad estocástica
series de tiempo financieras
metodología bayesiana
simulación de Monte Carlo
Jel:G17
G19
C11
C32
C53.
- Rights
- openAccess
- License
- Atribución-NoComercial 4.0 Internacional
| Summary: | En este artículo se presenta una breve descripción de modelos GARCH multivariados y se realizan inferencias de la volatilidad de series de tiempo usando un enfoque Bayesiano, utilizando algoritmos de simulación de Monte Carlo (MCMC). Como una aplicación para ilustrar la metodología propuesta, se analizan los log-retornos de IBOVESPA y Dow Jones Industrial en una base semanal de 04/27/1993 para 11/03/2008. |
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