Viernes Económico | Approximate Bayesian estimation of stochastic volatility in mean models using hidden Markov models: Empirical evidence from stock Latin American Markets

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En esta oportunidad presentaremos el documento de autoría de Carlos A. Abanto-Valle, Gabriel Rodríguez, Luis M. Castro Cepero y Hernán B. Garrafa-Aragón. El modelo de volatilidad estocástica en la media (SVM) propuesto por Koopman y Uspensky (2002) es revisado. Tradicionalmente, los métodos basesianos requieren esfuerzo computacional intensivo (Abanto-Valle et al., 2021). En este trabajo se usa un abordaje alternativo, discretizando el logaritmo de la volatilidad, en base a modelos a modelos Markovianos ocultos (HMM). En base a la discretización de la volatilidad, se obtiene la distribución posterior aproximada y el proceso de inferencia puede realizarse en tiempo real, usando muestreo por importancia. La metodología propuesta es aplicada en índices de mercado de América Latina. Los resultados obtenidos son comparables a los obtenidos por Abanto-Valle et al. (2021).