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Mémoire de Maîtrise
DOI
10.11606/D.45.2017.tde-22082017-004041
Document
Auteur
Nom complet
Daniel de Brito Reis
Adresse Mail
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
São Paulo, 2016
Directeur
Jury
Chiann, Chang (Président)
Sáfadi, Thelma
Toloi, Clelia Maria de Castro
Titre en portugais
Abordagem semi-paramétrica para cópulas variantes no tempo em séries temporais financeiras
Mots-clés en portugais
Cópulas variantes no tempo
Kernel
Ondaletas Haar
Polinômios de Taylor
Séries temporais
Resumé en portugais
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.
Titre en anglais
Semiparametric approach for time-varying copula in finacial time series
Mots-clés en anglais
Smoothing Kernel approximation
Taylor series
Time series
Time-varying copula models
Wavelets Haar
Resumé en anglais
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.
 
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CopVarTemp.pdf (3.09 Mbytes)
Date de Publication
2017-09-05
 
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