Modelos de volatilidade com distribuições α-estáveis
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| Data de Publicação: | 2018 |
| Tipo de documento: | Trabalho de conclusão de curso |
| Idioma: | por |
| Título da fonte: | Biblioteca Digital de Monografias da UnB |
| Texto Completo: | https://bdm.unb.br/handle/10483/25303 |
Resumo: | Trabalho de Conclusão de Curso (graduação)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística, 2018. |
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Ramos, Ana Vitória RezendeSampaio, Jhames MatosRAMOS, Ana Vitória Rezende Ramos. Modelos de volatilidade com distribuições α-estáveis. 2018. 119 f., il. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Estatística)—Universidade de Brasília, Brasília, 2018.https://bdm.unb.br/handle/10483/25303Trabalho de Conclusão de Curso (graduação)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística, 2018.Para modelar séries temporais com heterocedasticidade dois modelos muito utilizados são os modelos GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity) e APARCH (Asymmetric Power ARCH). Já o modelo ARMA (Autoregressive Moving Average) pode ser utilizado para capturar a correlação entre o processo em diferentes tempos e também entre o processo e os termos de erro. Esse modelo será utilizado juntamente com os modelos GARCH e APARCH, quando necessário. Para os termos de erro, também chamados de inovações, dos modelos citados, usualmente supõe-se distribuição Normal. Entretanto, supor tal distribuição implica que valores extremos não possuem uma probabilidade alta de serem obtidos, o que pode não ser adequado para conjuntos de dados com caudas pesadas. A fim de obter um melhor ajuste para distribuições com caudas pesadas uma opção é utilizar a distribuição -estável para as inovações. Assim, com o objetivo de avaliar a utilização da distribuição Estável, serão apresentadas neste trabalho duas aplicações: uma contendo informações sobre a velocidade do vento em Brasília e outra referente ao Índice Bovespa.Submitted by Jaedna Lins (jaednalins@bce.unb.br) on 2020-06-08T01:07:22Z No. of bitstreams: 1 2018_AnaVitoriaRezendeRamos_tcc.pdf: 1297481 bytes, checksum: a3ddb811c2eff47a7f20b89b37c4c451 (MD5)Approved for entry into archive by Biblioteca Digital de Monografias Gerência (bdm@bce.unb.br) on 2020-07-31T14:47:01Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2018_AnaVitoriaRezendeRamos_tcc.pdf: 1297481 bytes, checksum: a3ddb811c2eff47a7f20b89b37c4c451 (MD5)Made available in DSpace on 2020-07-31T14:47:01Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2018_AnaVitoriaRezendeRamos_tcc.pdf: 1297481 bytes, checksum: a3ddb811c2eff47a7f20b89b37c4c451 (MD5)In order to model time series with heteroscedasticity, two widely used models are the GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity) and the APARCH (Asymmetric Power ARCH) models. The ARMA (Autoregressive Moving Average) model can be used to capture the correlation between the process at different times and also between the process and the error terms. This model will be used with the GARCH and APARCH models when needed. For the error terms, also called inovations, of the models aforementioned, the Normal distribuition is usually assumed. However, assuming this distribution means that extreme values won’t have a high probability of being obtained, which may not be suitable for data sets with heavy tails. In order to get a better fit for heavy tail distibutions, an option is to use the Stable distribution for the error terms. Therefore, in order to evaluate the use of the Stable distribution, two applications will be presented in this paper, one about the wind speed in Brasília and another regarding the Bovespa Index.A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor que autoriza a Biblioteca Digital da Produção Intelectual Discente da Universidade de Brasília (BDM) a disponibilizar meu trabalho de conclusão de curso por meio do sítio bdm.unb.br, com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 4.0 International, que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho, desde que seja citado o autor e licenciante. Não permite o uso para fins comerciais nem a adaptação desta.info:eu-repo/semantics/openAccessDistribuição (Probabilidades)Séries temporaisModelos de volatilidade com distribuições α-estáveisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis2020-07-31T14:47:01Z2020-07-31T14:47:01Z2018-07-06porreponame:Biblioteca Digital de Monografias da UnBinstname:Universidade de Brasília (UnB)instacron:UNBLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain1817http://bdm.unb.br/xmlui/bitstream/10483/25303/2/license.txt21554873e56ad8ddc69c092699b98f95MD52ORIGINAL2018_AnaVitoriaRezendeRamos_tcc.pdf2018_AnaVitoriaRezendeRamos_tcc.pdfapplication/pdf1297481http://bdm.unb.br/xmlui/bitstream/10483/25303/1/2018_AnaVitoriaRezendeRamos_tcc.pdfa3ddb811c2eff47a7f20b89b37c4c451MD5110483/253032020-07-31 11:47:01.821oai:bdm.unb.br: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Biblioteca Digital de Monografiahttps://bdm.unb.br/PUBhttp://bdm.unb.br/oai/requestbdm@bce.unb.br||patricia@bce.unb.bropendoar:115712020-07-31T14:47:01Biblioteca Digital de Monografias da UnB - Universidade de Brasília (UnB)false |
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