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Modelos arch heterogêneos e aplicações à análise de dados de alta freqüência

Ruilova Teran, Juan Carlos

Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Instituto de Matemática e Estatística 2007-04-26

Acesso online. A biblioteca também possui exemplares impressos.

  • Título:
    Modelos arch heterogêneos e aplicações à análise de dados de alta freqüência
  • Autor: Ruilova Teran, Juan Carlos
  • Orientador: Morettin, Pedro Alberto
  • Assuntos: Alta Frequencia; Ibovespa; Harch; Garch; Series Temporais; Fx; Bolsa; Finanças; Euro; High Frequency; Financial Time Series
  • Notas: Tese (Doutorado)
  • Descrição: Neste trabalho estudamos diferentes variantes dos modelos GARCH quando consideramos a chegada da informação heterogênea sob a forma de dados de alta freqüência. Este tipo de modelos, conhecidos como HARCH(n), foram introduzidos por Muller et al. (1997). Para entender a necessidade de incorporar esta característica da heterogeneidade da informação, estudamos o problema da agregação temporal para processos GARCH e a modelagem destes em dados de alta freqüência e veremos quais são as desvantagens destes modelos e o porquê da necessidade de corrigi-lo. Propusemos um novo modelo que leva em conta a heterogeneidade da informação do mercado financeiro e a memória longa da volatilidade, generalizando assim o modelo proposto por Müller et al.(1997), e estudamos algumas das propriedades teóricas do modelo proposto. Utilizamos estimação via máxima verossimilhança e amostrador de Griddy-Gibbs, e para avaliar o desempenho destes métodos realizamos diversas simulações. Também fizemos aplicações a duas séries de alta freqüência, a taxa de câmbio Euro- Dólar e o índice Ibovespa. Uma modificação ao algoritmo de Griddy-Gibbs foi proposta, para ter uma janela móvel de pontos, para a estimação das distribuições condicionais, a cada iteração. Este procedimento foi validado pela proximidade das estimações com a técnica de máxima verossimilhança. Disponibilizaremos algumas bibliotecas para o pacote S-Plus em que as análises descritas neste trabalho poderão ser reproduzidas. Informações relativas a tais bibliotecas estarão disponíveis na página Web http://www.ime.usp.br/~ruilova.
  • DOI: 10.11606/T.45.2007.tde-02062007-133911
  • Editor: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Instituto de Matemática e Estatística
  • Data de criação/publicação: 2007-04-26
  • Formato: Adobe PDF
  • Idioma: Português
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