Modelização da volatilidade do índice BVL-30

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Leitão, Maria Teresa Catarino Gasalho
Data de Publicação: 1999
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10400.5/25315
Resumo: Mestrado em Matemática Aplicada à Economia e à Gestão
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spelling Modelização da volatilidade do índice BVL-30volatilidadenão-lineariedademodelos de heterocedasticidade condicionadamodelos de volatilidade estocásticamemória longavolatilitynon-linearityconditional heteroscedasticity modelsstochastic volatility modelslong memoryMestrado em Matemática Aplicada à Economia e à GestãoOs estudos efectuados para séries financeiras, permitiram estabelecer algumas regularidades empíricas. Entre essas regularidades destacam-se a não-lineariedade e a existência de volatilidade, características relacionadas entre si. Com o objectivo de modelizar a volatilidade, têm sido desenvolvidos diversos modelos teóricos, que podem ser classificados em dois grandes grupos: modelos de heterocedasticidade condicionada e modelos de volatilidade estocástica. Estes modelos distinguem-se entre si pela caracterização que é feita da volatilidade. Os modelos de heterocedasticidade condicionada, definem a volatilidade como função de variáveis observáveis. Nos modelos de volatilidade estocástica a volatilidade é uma variável latente. Adicionalmente, para modelizar a persistência da volatilidade, surgiram, nos últimos anos, modelos de heterocedasticidade condicionada e de volatilidade estocástica de "memória longa". Pretende-se com este trabalho modelizar a volatilidade do índice BVL-30. Para tal, são apresentados os resultados mais importantes e os principais modelos para a volatilidade que aparecem na literatura, é feita a sua aplicação ao estudo do índice BVL-30 e são comparados e discutidos os resultados obtidos.The studies published about financial time series have established some empirical regularities. Among these properties are non-linearity and volatility, which are related between them. With the purpose of modelling volatility, many theoretical models have been developed, and most of them can be classified in one of two classes: conditional heteroscedasticity models and stochastic volatility models. The major difference between these two models is that, while the first one defines volatility as a function of past observations, the last one takes volatility as a latent variabl e. To model persistence in volatility, long memory conditional heteroscedasticity models and long memory stochastic volatility models have been purposed. The purpose of this study is to model the volatility of the BVL-30 index. To do so, the most important results and models, which appear in literature, are presented. Its application is made to the BVL-30 index and the obtained results are compared and discussed.Instituto Superior de Economia e GestãoCosta, António AscensãoRepositório da Universidade de LisboaLeitão, Maria Teresa Catarino Gasalho2022-08-31T13:10:31Z1999-041999-04-01T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10400.5/25315porLeitão, Maria Teresa Catarino Gasalho (1999). "Modelização da volatilidade do índice BVL-30". Dissertação de Mestrado. Universidade Técnica de Lisboa. Instituto Superior de Economia e Gestão.info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2023-03-06T14:54:53Zoai:www.repository.utl.pt:10400.5/25315Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T17:09:12.931259Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
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