Modelagem de volatilidade via modelos GARCH com erros assimétricos: abordagem Bayesiana

Un Enfoque Bayesiano en Modelos Heterocedásticos de Series de Tiempo y su Aplicación en la Volatilidad de Activos Financieros

“…Cabe resaltar que Ehlers utilizó la metodología propuesta por [12] para insertar asimetría mediante los factores de escala inversa en los valores positivos y negativos de la variable, obteniendo así, una distribución asimétrica ajustada solo a un parámetro, de tal manera que éste determina el grado de asimetría para el caso univariado, [5] generalizó esta idea para el caso multivariado. [15,13,14] estudian los modelos GARCH y su principal generalización multivariada, los modelos heterocedásticos DCC -GARCH, para los errores de estos modelos consideraron distribuciones de probabilidad asimétricas y leptocúrticas que se parametrizan de acuerdo con la asimetría y el peso en las colas, por lo que les fué necesario estimar estos parámetros adicionales para sus modelos.…”