Análise de séries temporais multivariadas via Wavelet

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Mori, Matheus Kengi
Data de Publicação: 2023
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFSCAR
Texto Completo: https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/18739
Resumo: After the mid-1980s, wavelet theory quickly spread to many fields. Although wavelet analysis has the ability to decompose data into various time scales and to deal with nonstationary data and time location, this methodology has not become a popular application in economics. This course completion work will use wavelet transformation, wavelet decomposition and wavelet coherence methodologies to analyze the correlation between four financial series, such as the Dow Jones, S&P500, IBOVESPA and Bitcoin. In order to enhance economic analysis, a technique that is little used in the field of economics.
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