Mémoire de Maîtrise
DOI
https://doi.org/10.11606/D.45.2010.tde-20220712-124350
Document
Auteur
Nom complet
Hugo Valesini Gegembauer
Adresse Mail
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
São Paulo, 2010
Directeur
Titre en portugais
Análise de componentes independentes com aplicações em séries temporais financeiras
Mots-clés en portugais
Estatística Aplicada
Resumé en portugais
Assumindo que os dados financeiros são gerados por um conjunto de componentes independentes (CI), iremos usar o modelo ICA-GARCH, uma alternativa aos modelos multivariados. Neste modelo a análise de componentes independentes serve para procurar os fatores latentes com heterocedasticidade condicional. Usou-se o algoritmo FastICA para estimar os componentes independentes e a matriz de pesos (A). Apó estimar os CI2019s ajustou-se um modelo GARCH univariado para cada um deles, fazendo a previsão em seguida e comparando os resultados de diferentes números de CI2019s usados. É fato que o modelo adotado reduz a complexidade de estimar modelos GARCH multivariados transformando-o em um número pequeno de modelos de volatidade univariados.
Titre en anglais
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Resumé en anglais
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Date de Publication
2022-07-13
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