Modelagem de volatilidade utilizando modelos GAS semiparamétricos

Abstract

Técnicas recentes propõe a utilização de modelos semiparamétricos para diminuir o viés e compensar a perda de eficiência no caso de se supor (erroneamente) distribuição normal para os erros de um GARCH. Este trabalho reproduziu em dados simulados as condições de má especificação do GARCH para comparar com a metodologia do GAS semiparamétrico. Em um contexto empírico, utilizaram-se dados da IBOVESPA para realizar uma comparação semelhante. Foi observado que a abordagem semiparamétrica para estimar os parâmetros do modelo produz estimativas mais acuradas ou equivalentes às usuais. Em casos onde a mecânica da volatilidade não é especificada de maneira correta o desempenho do SP-GAS foi superior comparado ao modelo GARCH gaussiano tradicional.

Recent techniques propose the use of semiparamétrico models to shrink the bias and compensate the efficiency loss when supposing (possibly incorrectly) normal distribution for the errors in a GARCH model. This paper reproduced in simulated data conditions where GARCH is miss specified to compare with semiparametric GAS. In an empirical context, IBOVESPA data was used to make a similar comparison. It was observed that to estimate the parameters of the model, the semiparametric approach produced more accurate or equivalent estimates comparing to the usual methods. SP-GAS was superior compared to the traditional GARCH when the volatility mechanics is not specified in the right way.