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Doctoral Thesis
DOI
https://doi.org/10.11606/T.45.2006.tde-20210729-150806
Document
Author
Full name
Adriana Bruscato Bortoluzzo
E-mail
Institute/School/College
Knowledge Area
Date of Defense
Published
São Paulo, 2006
Supervisor
Title in Portuguese
Modelo auto-regressivo de duração condicional com coeficientes variando no tempo
Keywords in Portuguese
Análise De Séries Temporais
Abstract in Portuguese
O principal objetivo deste trabalho é apresentar a generalização do modelo auto-regressivo de duração condicional (ACD) para os tempos entre as negociações, criado com base nos modelos GARCH para a volatilidade, usando a decomposição em ondaletas dos parâmetros do modelo usual. O uso de ondaletas permite que os parâmetros do modelo ACD variem ao longo do tempo, permitindo a modelagem direta de séries não-estacionárias, ouseja, não havendo necessidade de transformações nos dados, como por exemplo, retirada da sazonalidade intra-diária. A estimação do modelo ACD com parâmetros variando no tempo foi feita pelo método BHHH, baseando-se na verossimilhança supondo erros com distribuição exponencial padrão. Para estudo das propriedades assintóticas dos estimadores, usamos simulações via Boot-strap e Metropolis-Hastings. Apresentamos os resultados da estimação do modelo ACD com parâmetros variando no tempo para processos estacionários e não-estacionários simulados via Monte Carlo e para processos reais: durações das ações da TELEMAR e IBM. A análise de resíduos e o cálculo de medidas de qualidade do ajuste indicaram que o modelo ACDcom parâmetros variando no tempo conseguiu capturar a dependência exsitente entre as durações, bem como modelar a sazonalidade intra-diária e a volatilidade das séries avaliadas.
Title in English
not available
Abstract in English
not available
 
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Publishing Date
2021-07-29
 
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