Modelagem com o uso de séries temporais utilizando distribuições hiperbólicas generalizadas T-Student assimétricas no mercado financeiro brasileiro

• Autor(a) principal: Contarato, Andressa da Silva
• Data de Publicação: 2015
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF)
• Texto Completo: https://app.uff.br/riuff/handle/1/14991
• topic: Distribuição hiperbólica generalizada assimétrica T-student (GHsT); Séries temporais; Previsão; Value at risk (VaR); Estatística econômica; Análise de séries temporais; Administração de risco

O escopo desta monografia foi discutir o uso da distribuição hiperbólica generalizada assimétrica T-student (GHsT) como modelo para os log retornos de três séries de dados do mercado financeiro brasileiro. As séries em questão são o Índice Bovespa e os dois ativos das duas maiores empresas pertencentes ao Índice Bovespa: PETR4 (Petrobrás) e VALE5 (Vale), para o período de 02 de Janeiro de 2004 a 12 de Junho de 2015. Os dados são formados pelos valores de fechamento diário. Utilizando o software R foram feitas análises de séries temporais para um melhor ajustamento dos modelos aos dados. A modelagem dos dados se deu por modelos do tipo ARMA e GARCH. Após este procedimento, foi feito o cálculo da volatilidade e da previsão dos modelos. Os resultados obtidos permitiram concluir que o melhor ajustamento foi feito pela hiperbólica generalizada assimétrica T-student comparando com a distribuição gaussiana. Ao final destas análises foi feito o cálculo do Value at risk como forma de prever a perda máxima