Multivariate Markov Chains - estimation, inference and forecast. A new approach...

• Author(s): Damásio, Bruno Miguel Pinto
• Date: 2013
• Persistent ID: http://hdl.handle.net/10400.5/6397
• Origin: Repositório da UTL
• Subject(s): Markov chains as covariates; Multivariate Markov chains; High order Markov chains; Mixture transition distribution; Cadeias de Markov enquanto regressores; Cadeias de Markov multivariadas; Cadeia de Markov de ordem superior; Distribuição de mistura de transições
• Document Type: Master Thesis
• Language: English
• Advisor(s): Nicolau, João

Description

Mestrado em Econometria Aplicada e Previsão This dissertation proposes a new concept: the usage of Multivariate Markov Chains (MMC) as covariates. Our innovative approach is based on the observation that we can treat possible categorical regressors as a MMC in order to improve the forecast error of a certain dependent variable,provided it is caused, in the Granger sense, by the MMC. We conduct a Monte Carlo simulation study to assess the performance of our model and we archive excellent results in terms of forecast. An empirical illustration, that widely supports the results obtained in the Monte Carlo study, is also provided. Furthermore, the results of our empirical illustration suggest that the sovereign bond markets in peripherical European countries, namely Portugal, are ine cient. The conclusions drawn include implications for policy. We also discuss the ideas behind several methods to estimate MMC, tackling issues with regard to the statistical inference topic. We provide a general framework to allow us to obtain the MMC h-step-ahead forecast closed formulas. Esta dissertação propõe um novo conceito: a utilização de Cadeias de Markov Multivariadas enquanto regressores. A nossa abordagem inovadora baseia-se na observação de que é possível fazer uso de CMM enquanto variáveis explicativas com o intuito de se reduzirem os erros de previsão de uma determinada variável dependente, desde que essa variável dependente seja causada, a la Granger, pela CMM. Com o objectivo de perceber a performance do nosso modelo em termos de previsão operacionalizamos um estudo de simulação de Monte Carlo no qual obtemos excelentes resultados. Também recorremos a uma ilustração empírica que sustenta fortemente os resultados obtidos no estudo de simulação de Monte Carlo. Para além disso, os resultados da ilustração empírica apontam para a circunstância de que os mercados das obrigações das dívidas soberanas dos países da periferia europeia, nomeadamente Portugal, são ine cientes. Podem retirar-se das conclusões obtidas algumas implicações em termos de orientação de política económica. Discutimos ainda algumas ideias subjacentes às diversas metodologias de estimação de CMM, sublinhando as questões relativas ao tópico da inferência estatística. Providenciamos uma utensilagem teórica do seio da qual se obtêm as expressões da previsão a h-passos com CMM.