{"title":"Novo filtro de partículas para estimação da volatilidade estocástica em modelos com alavancagem","authors":"Daniel Henrique Miguel De Souza, C. J. Bordin Jr","doi":"10.5335/rbca.v14i3.13139","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"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.","PeriodicalId":41711,"journal":{"name":"Revista Brasileira de Computacao Aplicada","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.2000,"publicationDate":"2022-09-26","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Revista Brasileira de Computacao Aplicada","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.5335/rbca.v14i3.13139","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"Q4","JCRName":"COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS","Score":null,"Total":0}
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Abstract
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.