Coleção Insper Business and Economics Working Papers
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Working Paper Inferência indireta em modelos fracionários de taxas de juros de curto prazo(2008) Laurini, Márcio Poletti; Hotta, Luiz KoodiNeste artigo discutimos a estimação de modelos de taxas de juros em tempo contínuo, quando o processo de choques é dirigido por um Movimento Browniano Fracionário (fBm). Na presença de um Movimento Browniano Fracionário as técnicas usuais de estimação de modelos em tempo contínuo usando dados discretos não são aplicáveis, já que o em geral fBM não é um semimartingale, nem um processo de Markov. Neste contexto discutimos a estimação usando o princípio de Inferência Indireta (Gourieroux and Monforte - Journal of Applied Econometrics (1993)).Working Paper Estimação De Modelos De Volatilidade Estocástica Usando Métodos De Verossimilhança Empírica/Mínimo Contraste Generalizados(2009) Laurini, Márcio Poletti; Hotta, Luiz KoodiNeste artigo discutimos a estimação de modelos de Volatilidade Estocástica usando métodos de Verossimilhança Empírica/Mínimo Contraste Generalizados. Mostramos por meio de simulações de Monte Carlo que os métodos propostos tem desempenho superior ou equivalente aos demais métodos de estimação propostos da literatura de estimação de modelos de volatilidade estocástica, e adicionalmente possuem propriedades de robustez na presença de problemas de especificação como distribuições com caudas pesadas e presença de outliers.Working Paper Estimação de Equações Diferenciais Estocásticas Usando Verossimilhança Empírica e Mínimo Contraste Generalizado(2009) Laurini, Márcio Poletti; Hotta, Luiz KoodiNeste artigo abordamos a estimação semi-paramétrica de Equações Diferenciais Estocásticas utilizando métodos de Verossimilhança Empírica Generalizada e Mínimo Contraste Generalizado. Os resultados obtidos mostram que os estimadores propostos, em especial o estimador Exponentially Tilted Empirical Likelihood ([Schennach, 2007]), obtém resultados superiores aos estimadores de Métodos de Momentos Generalizados normalmente utilizados na estimação de equações diferenciais estocásticas. Estes resultados são derivados das propriedades de robustez deste método na presença de problemas de especificação incorreta, o que no contexto da estimação de equações diferenciais estocásticas ocorre pelo uso de discretizações aproximadas do processo na construção das condições de momentos. As análises são realizadas por meio de experimentos de Monte Carlo e de uma aplicação empírica estimando diversos de modelos de taxas de juros de curto prazo para uma série de Treasury Bills com maturidade de um mês.Working Paper Modelos de Fatores Latentes Generalizados para Curvas de Juros em Múltiplos Mercados(2009) Laurini, Márcio Poletti; Hotta, Luiz KoodiNeste artigo propomos modelos de fatores latentes para realizar a modelagem conjunta de curvas de juros em múltiplos mercados, generalizando diversos modelos existentes na literatura de estimação da estrutura a termo de taxas de juros. Os modelos propostos não precisam assumir as restrições usuais de estimação e identificação, e assim possibilitam o uso de estruturas mais flexíveis com a incorporação de fatores latentes adicionais, volatilidade estocástica e a imposição de consistência com não-arbitragem. A eliminação destas restrições é possível através da metodologia de estimação Bayesiana através de Markov Chain Monte Carlo (MCMC). Esta metodologia permite obter intervalos de credibilidade exatos para os parâmetros, fatores latentes e previsões, e também permite tratar os problemas de identificação e dimensionalidade existentes na estimação de modelos multimercados. Realizamos uma aplicação com a modelagem conjunta de curvas de Cupom Cambial e Eurodólares, realizando um procedimento extensivo de comparação de modelos e mostrando o potencial preditivo e prático dos modelos propostos.