Modeling volatility using state space models with heavy tailed distributions
22 Outubro 2015 ·
- Quem: Ralph Silva
- Onde: FGV - Praia de Botafogo, 190, sala 317
- Quando: 22 de Outubro de 2015 às 16:00h
This article deals with a non-Gaussian state space model (NGSSM) which is attractive because the likelihood can be analytically computed. The paper focuses on stochastic volatility models in the NGSSM, where the observation equation is modeled with heavy tailed distributions such as Log-gamma, Log-normal and Weibull. Parameter point estimation can be accomplished either using Bayesian or classical procedures and a simulation study shows that both methods lead to satisfactory results. In a real data application, the proposed stochastic volatility models in the NGSSM are compared with the traditional autoregressive conditionally heteroscedastic, its exponential version, and stochastic volatility models using South and North American stock price indexes.
Palestrante
Ralph Silva possui graduação em Estatística pela Escola Nacional de Ciências Estatísticas. Mestrado e doutorado em Estatística pela Universidade Federal do Rio de Janeiro. Estágio de Doutorado na GSB - Universidade de Chicago (EUA). Pós-doutorado na Universidade Nova Gales do Sul (Austrália). Professor Adjunto do Departamento de Estatística da Universidade Federal de Minas Gerais. Atualmente Professor Adjunto II do Departamento de Métodos Estatísticos da Universidade Federal do Rio de Janeiro. Organizou a Escola de Séries Temporais e Econometria - 2013.
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