Google

Aviso: Se está a ler esta mensagem, provavelmente, o browser que utiliza não é compatível com os "standards" recomendados pela W3C. Sugerimos vivamente que actualize o seu browser para ter uma melhor experiência de utilização deste "website". Mais informações em webstandards.org.

Warning: If you are reading this message, probably, your browser is not compliant with the standards recommended by the W3C. We suggest that you upgrade your browser to enjoy a better user experience of this website. More informations on webstandards.org.

Instituto Superior de Economia e Gestão (ISEG)

Notícias

Publicar Publicado em: 29-11-2010

Artigo de professora do ISEG aceite para publicação na revista internacional do ISI -  Journal of Statistical Planning and Inference

Foto Prof.ª Raquel GasparFoi publicado na revista Journal of Statistical Planning and Inference o artigo com o título  " Machine learning Vasicek model calibration with Gaussian processes ", da autoria de Raquel Gaspar, professora auxiliar do ISEG. O ar tigo foi escrito em em co-autoria com João Beleza Sousa (Instituto Politécnico de Lisboa) e Manuel Esquível (FCT-Universidade Nova de Lisboa).

Neste artigo propõe-se a utilização de técnicas de aprendizagem informática -  machine learning regressions - para estimação de parametros de processos estocásticos do tipo Gaussiano muito utilizados nas Finanças. Explifica-se ométodo, calibrando o modelo de taxas de juro estocásticas de Vasicek ao logaritmo dos preços de obrigações de cupão zero. O método proposto tem a vantagem de permitir estimar os parametros do modelo directamente na medida risco neutral, podendo esses parametros ser utilizados directamente na avaliação de produtos derivados, o que representa uma vantagem face a métodos de estimação alternativos, que apenas permitem obter estimativas na medida objectiva.