Modelagem de mercados inspirada em gases ideais e teoria da colisão
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Data de Publicação: | 2012 |
Tipo de documento: | Dissertação |
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Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRPE |
Texto Completo: | http://www.tede2.ufrpe.br:8080/tede2/handle/tede2/5230 |
Resumo: | A time series is any set or ordered sequence of observations from a specific index, most often this is the time index, but may also be function of some physical parameter such as volume or space, among others. In our analysis, we observed indices financial markets, taking into account the number of return normalized by the standard deviation of the return series. And so we analyze the performance of five financial market indices. To model these markets we use the exponential distribution probability function is shown in the probability of an agent survive on the market without incurring a collision or shock. Generally, the analysis of financial time series is based on return series of stock, assets or indices. This series builds on successive differences between different times. Thus, it is used to measure the gains and losses over a given period. It can be captured price movement of a particular stock or index. And the volatility of these markets, we can classify it as a market "hot" markets, high volatility, market or "cold" low volatility. |
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FERREIRA, Tiago Alessandro EspínolaFIGUEIRÊDO, Pedro Hugo deSTOSIC, TatijanaSTOSIC, Borkohttp://lattes.cnpq.br/7580097144705724LIMA, Neilson Ferreira de2016-08-09T12:21:50Z2012-09-10LIMA, Neilson Ferreira de. Modelagem de mercados inspirada em gases ideais e teoria da colisão. 2012. 71 f. Dissertação (Programa de Pós-Graduação em Biometria e Estatística Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco, Recife.http://www.tede2.ufrpe.br:8080/tede2/handle/tede2/5230A time series is any set or ordered sequence of observations from a specific index, most often this is the time index, but may also be function of some physical parameter such as volume or space, among others. In our analysis, we observed indices financial markets, taking into account the number of return normalized by the standard deviation of the return series. And so we analyze the performance of five financial market indices. To model these markets we use the exponential distribution probability function is shown in the probability of an agent survive on the market without incurring a collision or shock. Generally, the analysis of financial time series is based on return series of stock, assets or indices. This series builds on successive differences between different times. Thus, it is used to measure the gains and losses over a given period. It can be captured price movement of a particular stock or index. And the volatility of these markets, we can classify it as a market "hot" markets, high volatility, market or "cold" low volatility.Uma série temporal é qualquer conjunto ou sequência de observações ordenada a partir de um determinado índice, na maioria das vezes este índice é o tempo, mas poderá também ser função de algum parâmetro físico, como volume ou espaço, entre outros. Na nossa análise, observamos os índices de mercados financeiros; levando em conta a série de retorno normalizada pelo desvio padrão da série de retorno. E assim analisamos o comportamento de cinco índices de mercado financeiros. Para modelar estes mercados usamos a distribuição exponencial de probabilidade, está função nos mostra a probabilidade de um agente sobreviver no mercado sem sofrer colisão ou choques. Geralmente, a análise de séries temporais financeiras é feita com base na série de retornos de ações, ativos ou índices. Tal série toma como base sucessivas diferenças entre tempos distintos. Dessa forma, ela é usada para medir as perdas e ganhos ao longo de um determinado período. Nela pode ser capturado o movimento dos preços de uma determinada ação ou índice. E pela volatilidade destes mercados, podemos classifica-lo como mercado “quente”, mercados de alta volatilidade, ou mercado “frio”, de baixa volatilidade.Submitted by (ana.araujo@ufrpe.br) on 2016-08-09T12:21:50Z No. of bitstreams: 1 Neilson Ferreira de Lima.pdf: 1092223 bytes, checksum: aaf48f9e8f81c6deda5f9824c6e64b8a (MD5)Made available in DSpace on 2016-08-09T12:21:50Z (GMT). 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