Estimação de Equações Diferenciais Estocásticas Usando Verossimilhança Empírica e Mínimo Contraste Generalizado

Abstract

Neste 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.