Abordagem semi-paramétrica para cópulas variantes no tempo em séries temporais financeiras

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Daniel de Brito Reis
Data de Publicação: 2016
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
Texto Completo: https://doi.org/10.11606/D.45.2017.tde-22082017-004041
Resumo: Neste trabalho foram utilizadas cópulas bivariadas variantes no tempo para modelar a dependência entre séries de retornos financeiros. O objetivo deste trabalho é apresentar uma abordagem de estimação semi-paramétrica de cópulas variantes no tempo a partir de uma função de cópula paramétrica na qual o parâmetro varia no tempo. A função do parâmetro desconhecido será estimada pela aproximação de ondaleta Haar, polinômio de Taylor e Kernel. O desempenho dos três métodos de aproximação será comparado via estudos de simulação. Uma aplicação aos dados reais será apresentada para ilustrar a metodologia estudada.
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spelling info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesis Abordagem semi-paramétrica para cópulas variantes no tempo em séries temporais financeiras Semiparametric approach for time-varying copula in finacial time series 2016-09-21Chang ChiannThelma SáfadiClelia Maria de Castro ToloiDaniel de Brito ReisUniversidade de São PauloEstatísticaUSPBR Cópulas variantes no tempo Kernel Ondaletas Haar Polinômios de Taylor Séries temporais Smoothing Kernel approximation Taylor series Time series Time-varying copula models Wavelets Haar Neste trabalho foram utilizadas cópulas bivariadas variantes no tempo para modelar a dependência entre séries de retornos financeiros. O objetivo deste trabalho é apresentar uma abordagem de estimação semi-paramétrica de cópulas variantes no tempo a partir de uma função de cópula paramétrica na qual o parâmetro varia no tempo. A função do parâmetro desconhecido será estimada pela aproximação de ondaleta Haar, polinômio de Taylor e Kernel. O desempenho dos três métodos de aproximação será comparado via estudos de simulação. Uma aplicação aos dados reais será apresentada para ilustrar a metodologia estudada. In this work the bivariate Time-varying copula models have been used to model the dependence between payback. The aim of this work is to present an approach of semiparametric estimation of Time-varying copula models from a parametric copula function in which the parameter varies with the time. The function of the unknown parameter will be estimated by Haar wavelet approach, Taylor series and smoothing Kernel approximation. The measured performance of the three estimation method will be compared by simulation study. An application of the data will be presented to illustrate the studied methodology. https://doi.org/10.11606/D.45.2017.tde-22082017-004041info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USP2023-12-21T19:53:39Zoai:teses.usp.br:tde-22082017-004041Biblioteca 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:27212023-12-22T13:08:58.127949Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false
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