Uma Abordagem Bayesiana do Modelo ARCH com Potência Assimétrica

Os modelos da classe ARCH (auto-regressivo condicionalmente heterocedástico) modelam a heterocedasticidade constatada em séries temporais económicas. Tal estratégia não apenas melhora a eficiência dos estimadores usuais, mas também fornece uma predição da variância de cada termo do erro. Este trabalho desenvolve uma análise bayesiana do modelo ARCH com potência assimétrica. A análise envolve a estimação de parâmetros, a predição da variância condicional e a selecção de modelos. Os procedimentos de inferência bayesiana são implementados usando-se o Algoritmo de Metropolis-Hastings. O método é aplicado a dados simulados e a uma série de retornos do IBOVESPA.