Modelling volatility using state space models with heavy tailed distributions

Abstract

Este artigo trata de um modelo de espaço de estados não Gaussiano (NGSSM) que é atraente porque a probabilidade pode ser analiticamente computada. O artigo se concentra em modelos de volatilidade estocástica no NGSSM, em que a equação de observação é modelada com distribuições de cauda pesada, como Log-gama, Log-normal e Weibull. A estimativa de ponto de parâmetro pode ser realizada tanto usando procedimentos Bayesianos ou clássicos e um estudo de simulação mostra que ambos os métodos levam a resultados satisfatórios. Em dados reais aplicação, os modelos de volatilidade estocástica propostos no NGSSM são comparados com os tradicionais autoregressivos condicionalmente heterocedástico, sua versão exponencial, e modelos de volatilidade estocástica usando índices de preços de ações da América do Sul e do Norte.