Modelagem da volatilidade dos índices financeiros IBOVESPA, Dow Jones e Standard & Poors utilizando modelos da classe ARCH
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2003 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFLA |
Texto Completo: | http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/15253 |
Resumo: | Esta dissertação/tese está disponível online com base na Resolução CEPE nº 090, de 24 de março de 2015, disponível em http://www.biblioteca.ufla.br/wordpress/wp-content/uploads/res090-2015.pdf, que dispõe sobre a disponibilização da coleção retrospectiva de teses e dissertações online no Repositório Institucional da UFLA, sem autorização prévia dos autores. Parágrafo Único. Caberá ao autor ou orientador a solicitação de restrição quanto à divulgação de teses e dissertações com pedidos de patente ou qualquer embargo similar. Art. 5º A obra depositada no RIUFLA que tenha direitos autorais externos à Universidade Federal de Lavras poderá ser removida mediante solicitação por escrito, exclusivamente do autor, encaminhada à Comissão Técnica da Biblioteca Universitária./ Arquivo gerado por meio da digitalização de material impresso. Alguns caracteres podem ter sido reconhecidos erroneamente. |
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Modelagem da volatilidade dos índices financeiros IBOVESPA, Dow Jones e Standard & Poors utilizando modelos da classe ARCHModelo ARCMFIGARCHVolatilidadeIbovespaDow JonesStandart & PoorsEstatísticaEsta dissertação/tese está disponível online com base na Resolução CEPE nº 090, de 24 de março de 2015, disponível em http://www.biblioteca.ufla.br/wordpress/wp-content/uploads/res090-2015.pdf, que dispõe sobre a disponibilização da coleção retrospectiva de teses e dissertações online no Repositório Institucional da UFLA, sem autorização prévia dos autores. Parágrafo Único. Caberá ao autor ou orientador a solicitação de restrição quanto à divulgação de teses e dissertações com pedidos de patente ou qualquer embargo similar. Art. 5º A obra depositada no RIUFLA que tenha direitos autorais externos à Universidade Federal de Lavras poderá ser removida mediante solicitação por escrito, exclusivamente do autor, encaminhada à Comissão Técnica da Biblioteca Universitária./ Arquivo gerado por meio da digitalização de material impresso. Alguns caracteres podem ter sido reconhecidos erroneamente.We examine lhe volatility process of three financial indexes Ibovespa, Dow Jones and Standard & Poors (500), using the FIGARCH (Fractionally Integrated GARCH) model and traditional ARCH (Autoregressive Conditional Heteroskedasticity) models. Four distributions was taken in to account for the returns; Nor mal, Student-t, skewed Student-t and the Generalized error dislribution(GED). The selected models were compared regarding out-of-sample forecasting accuracy and goodness-of-fit statistics. The empirical results show that ali series show signs of the levcrage cffcct for the variance and the best dcnsitics ovcrall were Student-t and the skewed Student-t. Regarding the several criterions used, the FIGARCH model with skewed Student-t outperform traditional ARCH models for the Ibo vespa, and with a Student-t, for the Standard & Poors (500) indexes. In the case of Dow Jones, the traditional GARCH model with l-Student for the returns was the best model.Examinou-se o processo de volatilidade de três índices financeiros, Ibovespa, Dow Jones e Standard & Poors (500), utilizando o modelo FIGARCH (Fractionally Integrate GARCH) e modelos ARCH (Autoregressive Condiíional Heteroskedasticity) tradicionais. Utilizaram-se quatro distribuições para os retornos: Nor mal, t-student, t assimétrica e distribuição cxponencial generealizada. Os modelos selecionados foram comparados quanto à qualidade do ajuste e acurácia preditiva fora da amostra. Os resultados empíricos mostraram que todas as séries evidenci aram a presença do efeito alavancagem na variância c as densidades com melhor desempenho foram a t-Student e a t-Student assimétrica. Os critérios de seleção de modelos evidenciaram que o modelo FIGARCH com distribuição t-Student as simétrica superou os modelos GARCH tradicionais quanto à qualidade do ajuste e acurácia preditiva no caso dos índices Ibovespa e, com a t-Student, Standard & Poors (500). Para o Dow Jones, um modelo GARCH com distribuição t-Student obteve o melhor desempenho.Universidade Federal de LavrasPrograma de Pós-Graduação em Estatística e Experimentação AgropecuáriaUFLAbrasilDepartamento de Ciências ExatasSáfadi, ThelmaMorettin, Pedro AlbertoCastro Júnior, Luiz Gonzaga deSilva, Washington Santos da2017-08-22T13:42:59Z2017-08-22T13:42:59Z2017-08-222003-02-04info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfSILVA, W. S. da. Modelagem da volatilidade dos índices financeiros IBOVESPA, Dow Jones e Standard & Poors utilizando modelos da classe ARCH. 2003. 92 p. Dissertação (Mestrado em Estatística e Experimentação Agropecuária)-Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2003.http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/15253porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFLAinstname:Universidade Federal de Lavras (UFLA)instacron:UFLA2023-05-11T17:25:59Zoai:localhost:1/15253Repositório InstitucionalPUBhttp://repositorio.ufla.br/oai/requestnivaldo@ufla.br || repositorio.biblioteca@ufla.bropendoar:2023-05-11T17:25:59Repositório Institucional da UFLA - Universidade Federal de Lavras (UFLA)false |
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