Novo filtro de partículas para estimação da volatilidade estocástica em modelos com alavancagem
DOI:
https://doi.org/10.5335/rbca.v14i3.13139Palavras-chave:
Filtragem Estocástica, Filtros de Partículas, Processamento de Sinais, Volatilidade Estocástica com Alavancagem, Métodos BayesianosResumo
Neste trabalho, propõe-se um novo algoritmo de filtragem de partículas para a estimativa da volatilidade de preços no mercado financeiro a partir do modelo de volatilidade estocástica com alavancagem. Este método é baseado em um filtro de partículas Rao-Blackwellizado, diferindo de métodos anteriores por usar uma aproximação discreta para a função de importância ótima, sendo esta intratável. O desempenho do novo método foi avaliado por meio de simulações numéricas utilizando dados sintéticos, nos quais o algoritmo proposto se mostrou melhor que o estado da arte em termos de métricas de desempenho.
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Publicado
26-09-2022
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Artigo Original
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Como Citar
[1]
2022. Novo filtro de partículas para estimação da volatilidade estocástica em modelos com alavancagem. Revista Brasileira de Computação Aplicada. 14, 3 (set. 2022), 27–36. DOI:https://doi.org/10.5335/rbca.v14i3.13139.
