Modelos de volatilidade estocástica em séries financeiras: uma aplicação para o IBOVESPA

Neste artigo apresentamos uma análise Bayesiana para o modelo de volatilidade estocástica (SV) e uma forma generalizada deste, cujo objetivo é estimar a volatilidade de séries temporais financeiras. Considerando alguns casos especiais dos modelos SV usamos algoritmos de Monte Carlo em Cadeias de Markov e o software WinBugs para obter sumários a posteriori para as diferentes formas de modelos SV. Introduzimos algumas técnicas Bayesianas de discriminação para a escolha do melhor modelo a ser usado para estimar as volatilidades e fazer previsões de séries financeiras. Um exemplo empírico de aplicação da metodologia é introduzido com a série financeira do IBOVESPA.

Modelagem de dados de entrada para simulação estocástica de lavra

Mine simulation depends on data that is both coherent and representative of the mining operation. This paper describes a methodology for modeling operational data which has been developed for mine simulation. The methodology has been applied to a case study of an open-pit mine, where the cycle times of the truck fleet have been modeled for mine simulation purposes. The results obtained have shown that once the operational data has been treated using the proposed methodology, the system variables have proven to be adherent to theoretical distributions. The research indicated the need jar tracking the origin of data inconsistencies through the development of a process to manage inconsistent data from the mining operation.