Modelos GARCH com distribuições não Gaussianas

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Ribeiro, Rogério Oliveira
Data de Publicação: 2000
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
Texto Completo: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-20210729-122652/
Resumo: A ênfase do trabalho está na modelagem de séries financeiras. O presente trabalho investiga, em modelos GARCH, como a suposição de distribuição dos erros padronizados pode afetar a previsão por intervalo da série em estudo. Simulações foram realizadas com o intuito de comparar os modelos GARCH com erros padronizados seguindo distribuição normal, t-student e normal contaminada. Uma série real foi estudada utilizando três diferentes suposições sobre a distribuição dos erros padronizados. A conclusão geral é que existe considerável benefício na previsão por intervalo quando são utilizadas distribuições com excesso de curtose quando comparadas à distribuição normal
id USP_2706a78a8181f9bb80204415eda3d4ce
oai_identifier_str oai:teses.usp.br:tde-20210729-122652
network_acronym_str USP
network_name_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
repository_id_str 2721
spelling Modelos GARCH com distribuições não Gaussianasnot availableAnálise De Séries TemporaisEstatística AplicadaProbabilidadeA ênfase do trabalho está na modelagem de séries financeiras. O presente trabalho investiga, em modelos GARCH, como a suposição de distribuição dos erros padronizados pode afetar a previsão por intervalo da série em estudo. Simulações foram realizadas com o intuito de comparar os modelos GARCH com erros padronizados seguindo distribuição normal, t-student e normal contaminada. Uma série real foi estudada utilizando três diferentes suposições sobre a distribuição dos erros padronizados. A conclusão geral é que existe considerável benefício na previsão por intervalo quando são utilizadas distribuições com excesso de curtose quando comparadas à distribuição normalThe enphasis of this dissertation is financial time series models. This dissertation investigates, in GARCH models, how the assumption about standard error distribution effects the time series prediction by interval. Simulations were carried out in order to compare GARCH models with standard errors following normal distribution, t-student distribution and contaminated normal distribution. A real time series was analyzed assuming three different distribution for standard errors. The overall conclusion is that there can be considerable benefits in predictions by interval using distributions with excess of curtose with respect to gaussian distributionBiblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPStreibel, MarianeRibeiro, Rogério Oliveira2000-04-07info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttps://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-20210729-122652/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesspor2024-08-16T12:10:02Zoai:teses.usp.br:tde-20210729-122652Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212024-08-16T12:10:02Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false
dc.title.none.fl_str_mv Modelos GARCH com distribuições não Gaussianas
not available
title Modelos GARCH com distribuições não Gaussianas
spellingShingle Modelos GARCH com distribuições não Gaussianas
Ribeiro, Rogério Oliveira
Análise De Séries Temporais
Estatística Aplicada
Probabilidade
title_short Modelos GARCH com distribuições não Gaussianas
title_full Modelos GARCH com distribuições não Gaussianas
title_fullStr Modelos GARCH com distribuições não Gaussianas
title_full_unstemmed Modelos GARCH com distribuições não Gaussianas
title_sort Modelos GARCH com distribuições não Gaussianas
author Ribeiro, Rogério Oliveira
author_facet Ribeiro, Rogério Oliveira
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Streibel, Mariane
dc.contributor.author.fl_str_mv Ribeiro, Rogério Oliveira
dc.subject.por.fl_str_mv Análise De Séries Temporais
Estatística Aplicada
Probabilidade
topic Análise De Séries Temporais
Estatística Aplicada
Probabilidade
description A ênfase do trabalho está na modelagem de séries financeiras. O presente trabalho investiga, em modelos GARCH, como a suposição de distribuição dos erros padronizados pode afetar a previsão por intervalo da série em estudo. Simulações foram realizadas com o intuito de comparar os modelos GARCH com erros padronizados seguindo distribuição normal, t-student e normal contaminada. Uma série real foi estudada utilizando três diferentes suposições sobre a distribuição dos erros padronizados. A conclusão geral é que existe considerável benefício na previsão por intervalo quando são utilizadas distribuições com excesso de curtose quando comparadas à distribuição normal
publishDate 2000
dc.date.none.fl_str_mv 2000-04-07
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-20210729-122652/
url https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-20210729-122652/
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.relation.none.fl_str_mv
dc.rights.driver.fl_str_mv Liberar o conteúdo para acesso público.
info:eu-repo/semantics/openAccess
rights_invalid_str_mv Liberar o conteúdo para acesso público.
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.coverage.none.fl_str_mv
dc.publisher.none.fl_str_mv Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
publisher.none.fl_str_mv Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
dc.source.none.fl_str_mv
reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
instname:Universidade de São Paulo (USP)
instacron:USP
instname_str Universidade de São Paulo (USP)
instacron_str USP
institution USP
reponame_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
collection Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
repository.name.fl_str_mv Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)
repository.mail.fl_str_mv virginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.br
_version_ 1809090926624112640

Registros relacionados