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Comparação de Modelos para a Identificação de um Ponto deMudança em Retornos de Mercados EmergentesVanessa Loureiro SilvaDepartamento de Estatística, ICEx, UFMGRosângela Helena LoschiDepartamento de Estatística, ICEx, UFMGNormalidade e estrutura regular ao longo do tempo podem ser fortes suposições para conjuntos dedados provindos de diversas áreas de aplicação. Na área financeira, por exemplo, sabe-se que mercadosemergentes são mais suscetíveis ao cenário político do que mercados desenvolvidos. Nestes casos, asdistribuições empíricas dos retornos desses mercados de valores freqüentemente exibem assimetria, bemcomo mudanças estruturais.De trabalhos anteriores, como Rocha (2007) e Castro et. al (2008), observou-se que a classe dedistribuições normais assimétricas, associada ou não à teoria de pontos de mudança, pode ser umaboa alternativa para a modelagem de retornos de mercados emergentes. Os modelos disponíveis naliteratura identificam pontos de mudança, no máximo, no parâmetro de assimetria da distribuição dosretornos. Sabe-se, contudo, que os retornos também apresentam mudanças estruturais no valor médio ena volatilidade (medida através da variância).Neste trabalho, propomos um modelo bayesiano mais flexível para os dados de retornos emergentesque os apresentados na literatura, baseado na distribuição normal assimétrica com um ponto de mudança,e comparamos todos os modelos, via medidas Bayesianas. Para os modelos com ponto de mudança, testasese realmente houve mudança nos parâmetros de interesse através do Teste de Significância BayesianoCompleto (FBST).144