Forecasting crude oil prices volatility with GARCH models

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Souza, Monique Oliveira Moreira de
Data de Publicação: 2021
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: eng
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/1822/76133
Resumo: Dissertação de mestrado em Monetary, Banking and Financial Economics
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spelling Forecasting crude oil prices volatility with GARCH modelsCrude oil marketVolatility forecastingGARCHModel confidence setMercado do petróleoPrevisões de volatilidadeCiências Sociais::Economia e GestãoDissertação de mestrado em Monetary, Banking and Financial EconomicsChanges in crude oil prices have a major impact on finances worldwide. Thus, the proposal of this thesis is to conduct an empirical study to forecast the volatility of crude oil prices by estimating several univariate GARCH-class models for the period from January 1986 to December 2019. The out-of-sample forecasts horizons for one, five and twenty days were obtained through the model confidence set (MCS) procedure proposed by Hansen et al. (2011) which consists of a sequence of tests that return a ranking with the performance of each model and whose great advantage is the possibility of selecting more than one best model which provides a more realistic solution. The empirical results indicate that models that captures the long-memory or volatility persistence and asymmetry in crude oil prices volatility perform better in all forecasting horizons.As variações do preço do petróleo têm um grande impacto a nível financeiro em todo o mundo. Assim, o objetivo desta tese é realizar um estudo empírico de previsão da volatilidade dos preços do petróleo através da estimação de vários modelos univariados da classe GARCH para o período de Janeiro de 1986 até Dezembro de 2019. As previsões conduzidas fora da amostra para horizontes de um, cinco e vinte dias foram obtidas através do model confidence set (MCS) proposto por Hansen et al. (2011) que consiste numa sequência de testes que retornam um ranking com o desempenho de cada modelo e cuja grande vantagem é a possibilidade de seleção de mais do que um melhor modelo, o que proporciona uma solução mais realista. Os resultados empíricos indicam que os modelos que conseguem captar a persistência ou a longa memória na volatilidade e a assimetria na volatilidade do preço do petróleo, têm uma performance superior em todos os horizontes de previsão.Amado, CristinaUniversidade do MinhoSouza, Monique Oliveira Moreira de20212021-01-01T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/1822/76133eng202679446info: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:RCAAP2023-07-21T12:10:11Zoai:repositorium.sdum.uminho.pt:1822/76133Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T19:01:45.618327Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
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