Inflation persistence for product groups in Brazil using the ARFIMA-GARCH model

Silva, Adriana Ferreira; Carrara, Aniela Fagundes; Castro, Nicole Rennó

doi:10.1080/17520843.2022.2080345

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“…Cabe mencionar que en la literatura existen algunos trabajos donde se aplican los modelos GARCH para estudiar variables económicas como la inflación, precios, tipo de cambio, tasa de interés, etc. Entre los cuales podemos mencionar [17], [31] y [12]. La inflación se mide por la diferencia mensual anualizada del índice de precios al consumidor IPC (y 1t = CPI t /CPI t−1 − 1) y el crecimiento del producto real por la diferencia mensual anualizada del IPI (y 2t = IPI t /IPI t−1 − 1).…”

Section: Datos Y Resultadosunclassified

Estimación bayesiana de un Modelo Garch-M Bivariado

Cruz Torres

2024

Rev. mat. (En línea)

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El modelo GARCH (modelo autorregresivo condicional heterocedástico generalizado) es un modelo estadístico para series de tiempo usado para describir la varianza del error como una función de los errores al cuadrado pasados y de las varianzas. Estos modelos GARCH son usados para modelar la volatilidad variando en el tiempo y los clusters de volatilidad. Si además el efecto de la varianza es incluido en las observaciones para predecir la media, se tiene un GARCH-M (GARCH en media). En este artículo, se analizan estos modelos en un contexto bayesiano para series de tiempo bivariadas, donde las observaciones son asumidas de comportarse como un modelo VAR-GARCH-M. Una aplicación del modelo bivariado es ajustado para medir el efecto de la variabilidad de la inflación y crecimiento del producto en la media de la inflación y crecimiento del producto.

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