Inferência Bayesiana em modelos de volatilidade estocástica na média utilizando o método de Monte Carlo Hamiltoniano em variedade Riemanniana - Holtz, Bruno Estanislau (2024)
Este trabalho considera o modelo de volatilidade estocástica na média, no qual a distribuição condicional dos dados pertence a família mistura de escala normal para modelagem de séries financeiras. Esta classe de modelos é mais robusta por acomodar erros com caudas mais pesadas que a distribuição normal, visto que esta é uma característica marcante de séries financeiras. Para a estimativa dos parâmetros, propomos um algoritmo Bayesiano via cadeias de Markov, utilizando o método Monte Carlo Hamiltoniano (HMC) e sua variante, o método Monte Carlo Hamiltoniano em Variedade Riemanniana (RMHMC). O algoritmo foi implementado utilizando as bibliotecas Rcpp e RcppArmadillo disponíveis na linguagem R. Os critérios de informação recentemente desenvolvidos, Watanabe Akaike Information Criterion (WAIC) e Leave-One-Out Cross-Validation (LOO-CV) foram calculados para comparar o ajuste dos modelos, bem como o Deviance Information Criterion (DIC). Estudos de simulação foram realizados para ilustrar e avaliar o desempenho do método proposto. Por fim, realizamos aplicações a dados reais, fornecendo evidências empíricas de sua efetividade.