Multivariate Markov Chains - Estimation, Inference and Forecast. A new approach: What if we use them as Stochastic Covariates?

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 ineficientes. 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.