O presente artigo discute uma possível extensão multivariada para modelos de volatilidade estocástica estimados com o uso de aproximações de Laplace aninhadas integradas (INLA) . As já consagradas técnicas baseadas em simulações, tais como Monte Carlo via Cadeias de Markov (MCMC), podem ser proibitivas ou pouco eficientes em tempo computacional, conforme o número de observações e a dimensionalidade do problema aumentam, além de não estarem livres de problemas de convergência de cadeia. Nesse sentido, o trabalho objetiva o estabelecimento de uma forma mais computacionalmente eficiente de estimar modelos multivariados de volatilidade estocástica, propondo-se, para tanto, uma formulação multifatorial estimada a partir da metodologia INLA, permitindo uma abordagem que explora álgebra linear esparsa e paralelização. Os ganhos de eficiência com o modelo proposto são avaliados em testes realizados com base em séries de retornos de índices de bolsa de valores, sendo então comparados com os resultados de um modelo multivariado e fatorial estimado por MCMC.
Comissão Organizadora
Anderson Odias da Silva
Claudia Yoshinaga
Ricardo D. Brito
Felipe Saraiva Iachan
Vinicius Augusto Brunassi Silva
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