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Tese de Doutorado
DOI
https://doi.org/10.11606/T.45.2006.tde-20210729-150806
Documento
Autor
Nome completo
Adriana Bruscato Bortoluzzo
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2006
Orientador
Título em português
Modelo auto-regressivo de duração condicional com coeficientes variando no tempo
Palavras-chave em português
Análise De Séries Temporais
Resumo em português
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.
Título em inglês
not available
Resumo em inglês
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Data de Publicação
2021-07-29
 
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