Orientador: Verónica Andrea González-Lopez / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica / Made available in DSpace on 2018-08-18T10:24:16Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Schultz_JoseAdolfodeAlmeida_M.pdf: 781903 bytes, checksum: 6f13c49a1d8a278498ea105b9b9a7a31 (MD5) Previous issue date: 2011 / Resumo: O resumo poderá ser visualizado no texto completo da tese digital / Abstract: The abstract is available with the full electronic digital document / Mestrado / Inferencia Bayesiana / Mestre em Estatística

Orientador: Veronica Andrea Gonzales-Lopez / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica / Made available in DSpace on 2018-08-11T07:35:52Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Bianchi_MartaCristinaColozza_M.pdf: 1867659 bytes, checksum: dbaca8bf802bf1568b0603fd248dc31f (MD5) Previous issue date: 2008 / Resumo: A crescente utilização de cópulas para modelagem de dependência em dados multivariados leva ao estudo de metodologias para o ajuste de cópulas. Este estudo é recente, assim como a plena utilização da teoria de cópulas para modelagem padrão. Grande parte das metodologias existentes ainda encontra-se em fase de estudo e somente alguns métodos foram validados recentemente. Há a necessidade de mecanismos de fácil acesso a detecção de estruturas de dependência ainda escassos na literatura. Nesta dissertação, é apresentado um método gráfico para o ajuste de cópulas, adaptado do QQplot, denominado Kendall Plot. Este método torna-se mais completo que o QQplot ao se postular a adição de bandas de confiança ao gráfico Kendall Plot, que permitem tomar uma decisão em relação a uma estrutura de dependência fixa, expressa por uma cópula, a ser testada para a amostra disponível. A redução de dimensão dos dados a uma variável unidimensional denominada BIPIT, que carrega informação a respeito da estrutura de dependência dos dados, permite a utilização da adaptação do QQplot com o fim de se testar estruturas de dependência / Abstract: The growing utilization of copulas to the dependency fitting of multi-variated data leads to the study of methodologies for copulas fitting. This study is recent, such as the complete utilization of the theory of copulas to standard fitting. Many of the existing methodologies are still in studies and only some have been recently validated. There is a need for easy-access mechanisms to detect dependency structures still missing in the statistical literature. It is presented in this dissertation a graphic method to the copulas fitting adapted from QQplot denominated Kendall Plot. This method is more complete than the QQplot due to the addition of confidence bands to the Kendall Plot graphic that allows the researcher to make a decision related to a fixed dependency structure, expressed by a copula, to be tested to the available sample. The reduction of the data dimension to a one-dimensional random variable, called BIPIT, which carries information about dependency data structure, allows the utilization of the QQplot adaptation for testing dependency structures / Mestrado / Teoria de Copulas / Mestre em Estatística

Orientador: Luiz Koodi Hotta / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica / Made available in DSpace on 2018-08-20T03:56:46Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Sakamoto_CarolinedeFreitas_M.pdf: 4538610 bytes, checksum: 977f3115a7248c40284073adc86889ac (MD5) Previous issue date: 2012 / Resumo: A construção de distribuições multivariadas com dependências assimétricas, especialmente com dependências complexas nas caudas, é um requisito necessário em muitas aplicações, particularmente em finanças. A teoria de cópulas pode ser bastante útil nesta tarefa. Neste sentido, algumas das propostas sugeridas na literatura são os modelos hierárquicos arquimedianos, os modelos pair-cópula e a cópula t-Student assimétrica. Esta dissertação está focada no estudo e aplicação de modelos de cópulas com dimensões maiores que três através dos modelos Pair-Cópula, que têm sido de fundamental importância para estender o conceito de dependência do caso bivariado para o caso multivariado. A metodologia de Pair-Cópula propõe a utilização de diagramas vine para a organização dos possíveis modelos. A ênfase é dada para o diagrama D-vine, que permite diversas permutações entre as séries. Por meio de simulação, é verificado o impacto dessas diferentes permutações do diagrama D-vine, e também do uso de diferentes funções de cópulas sob o cálculo do Valor em Risco (VaR). São realizadas comparações com cópulas multivariadas arquimedianas, normal e t-Student multivariadas. é apresentada uma aplicação de cópulas tetravariadas a dados reais de retornos financeiros / Abstract: The construction of multivariate distributions with asymmetric dependencies, especially with complex dependencies in the tails, is a necessary requirement in many applications, particularly in finance. The theory of copulas can be very useful in this task. In this sense, some of the proposals suggested in the literature are the Archimedean hierarchical models, Pair-Copula models and asymmetric t-Student copula. This dissertation is focused on the study and application of models of more than three dimensions through the Pair-Copula models, which have been essential to extend the concept of dependence of bivariate case to the multivariate case. The Pair-Copula methodology proposes the use of vine tree for the organization the possible models. Emphasis is given to the D-vine tree, which allows permutation among the variables. The influence and the importance of the order of the variables in the D-vine in the estimation of the Value at Risk (VaR) is investigated by simulation. The pair-copula model is compared with the t-Student multivariate distribution, the multivariate Archimedean copula, and paircopula models using different copula functions. The model is also applied to estimate the VaR of a portfolio with four assets / Mestrado / Estatistica / Mestre em Estatística

Orientador: Maria Cristina de Castro Cunha / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática Estatística e Computação Científica / Made available in DSpace on 2018-08-26T19:33:01Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Campos_FabioAntonioAraujode_D.pdf: 1374668 bytes, checksum: 6318414d486cf4810705b84e0d722e77 (MD5) Previous issue date: 2015 / Resumo: Neste trabalho estudamos o sistema de equações diferenciais estocásticas obtido na linearização do modelo de propagação de ondas acústicas. Mais especificamente, analisamos métodos para solução do sistema de equações diferenciais usado na acústica linear, onde a matriz com dados aleatórios e um vetor de funções aleatórias que define as condições iniciais. Além do tradicional Método de Monte Carlo aplicamos o Método de Transformações de Variáveis Aleatórias e o Método de Galerkin Estocástico. Apresentamos resultados obtidos usando diferentes distribuições de probabilidades dos dados do problema. Também comparamos os métodos através da distribuição de probabilidade e momentos estatísticos da solução / Abstract: On the present work we study the system of stochastic differential equations obtained from the linearization of the propagation model of acoustic waves. More specifically we analyze methods for the solution of the system of differential equations used in the linear acoustics, where the matrix with random data and a vector of random functions defining initial conditions. In addition to the traditional Monte Carlo Method we apply the Variable Transformations of Random Method and the Galerkin Stochastic Method. We present results obtained using different probability distributions of problem data. We also compared the methods through the distribution of probabilities and statistical moments of the solution / Doutorado / Matematica Aplicada / Doutor em Matemática Aplicada

Orientador: Mauricio Enrique Zevallos Herencia / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica / Made available in DSpace on 2018-08-13T23:05:02Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Abbara_OmarMuhieddineFranco_M.pdf: 3046257 bytes, checksum: d44908ec7942d0684a67c6de5242a86c (MD5) Previous issue date: 2009 / Resumo: A modelagem multivariada de séries financeiras se constitui em um dos mais importantes e desafiadores problemas na área de econometria financeira. Um dos modelos populares nesta área é o modelo de cópulas, dada sua flexibilidade para construir funções de distribuição multivariadas que reproduzam dependências não lineares. Este trabalho está focado no estudo e aplicação de modelos de cópulas com dimensão maior que três, em problemas de interdependência, contágio e gerenciamento de risco. Primeiramente é realizada a modelagem bivariada de retornos de índices considerando os mercados de Estados Unidos, os principais mercados financeiros latino-americanos e europeus, utilizando copulas variando no tempo segundo a metodologia proposta por Patton(2006). Em seguida é proposta a especificação de um modelo de cópulas trivariado com parâmetros variando no tempo combinando as propostas de Patton (2006) e Aas et. al. (2009). Em terceiro lugar a análise de dependência e contagio entre os retornos estudados é feita através do uso de copulas condicionais. Esta análise, conjuntamente com a proposta do modelo trivariado de cópulas com parâmetros variando no tempo, constituem as principais contribuições metodológicas deste trabalho. Finalmente, cópulas tetravariadas são empregadas na análise de risco de ações negociadas no mercado à vista brasileiro / Abstract: Multivariate modelling of financial time series is one of the most important and challenging issue in financial econometrics. One of the most popular model in this subject is copula models, mainly because its flexible properties to construct multivariate distributions in which it is possible to reproduce nonlinear dependence. This work studies and applies copula models with dimension higher than two in issues of interdependence, contagion and risk management. At first it is fitted bivariate copula models with time-varying parameters proposed by Patton (2006) considering the north american stock markets and the most important markets of latin America and europe. After that it is proposed a trivariate copula model with time-varying parameter which combines the methodologies of Patton (2006) and Aas et. al. (2009). At third the analysis of dependence and contagion among returns under study is made through a conditional copula model. Both the analysis through a conditional copula and the trivariate copula model with time-varying parameters are the main methodological contributions of this work. Finally, 4-variate copula models are applied in risk management in brazilian stock market / Mestrado / Econometria Financeira / Mestre em Estatística

Submitted by Cristiane Shirayama (cristiane.shirayama@fgv.br) on 2011-05-30T17:12:04Z No. of bitstreams: 1 63080100017.pdf: 5007686 bytes, checksum: ab11e4090faa15bc55574a143411d162 (MD5) / Approved for entry into archive by Suzinei Teles Garcia Garcia(suzinei.garcia@fgv.br) on 2011-05-30T17:14:46Z (GMT) No. of bitstreams: 1 63080100017.pdf: 5007686 bytes, checksum: ab11e4090faa15bc55574a143411d162 (MD5) / Approved for entry into archive by Suzinei Teles Garcia Garcia(suzinei.garcia@fgv.br) on 2011-05-30T17:15:47Z (GMT) No. of bitstreams: 1 63080100017.pdf: 5007686 bytes, checksum: ab11e4090faa15bc55574a143411d162 (MD5) / Made available in DSpace on 2011-05-30T17:16:24Z (GMT). No. of bitstreams: 1 63080100017.pdf: 5007686 bytes, checksum: ab11e4090faa15bc55574a143411d162 (MD5) Previous issue date: 2010-06-21 / O presente artigo tem por objetivo testar a hipótese de contágio entre os índices dos mercados financeiros dos Estados Unidos, Brasil, Japão e Inglaterra para o período de 2000 a 2009. Cópulas variantes no tempo foram usadas para captar o impacto da crise do Subprime na dependência entre mercados. O modelo implementado foi um modelo ARMA(1,0) st-GARCH(1,2) para as distribuições marginais e cópulas gaussiana (Normal) e Joe-Clayton (SJC) para a distribuição conjunta. Os resultados obtidos permitem concluir que tanto para a cópula gaussiana quanto para a cópula SJC há evidências de contágio entre o mercado americano e o mercado brasileiro. Para os outros dois mercados londrino e japonês, as evidências da presença de contágio entre estes mercados e o americano não mostraram-se suficientemente claras em ambas as cópulas.

Orientador: Luiz Koodi Hotta / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica / Made available in DSpace on 2018-08-12T14:00:24Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Busato_ErickAndrade_M.pdf: 4413458 bytes, checksum: b9c4c39b4639c19e685bae736fc86c4f (MD5) Previous issue date: 2008 / Resumo: A família de distribuições t-Student Assimétrica, construída a partir da mistura em média e variância da distribuição normal multivariada com a distribuição Inversa Gama possui propriedades desejáveis de flexibilidade para as mais diversas formas de assimetria. Essas propriedades são exploradas na construção de funções de acoplamento que possuem dependência assimétrica. Neste trabalho são estudadas as características e propriedades da distribuição t-Student Assimétrica e a construção da respectiva função de acoplamento, fazendo-se uma apresentação de diferentes estruturas de dependência que pode originar, incluindo assimetrias da dependência nas caudas. São apresentados métodos de estimação de parâmetros das funções de acoplamento, com aplicações até a terceira dimensão da cópula. Essa função de acoplamento é utilizada para compor um modelo ARMA-GARCHCópula com marginais de distribuição t-Student Assimétrica, que será ajustado para os logretornos de preços do Petróleo e da Gasolina, e log-retornos do Índice de Óleo AMEX, buscando o melhor ajuste, principalmente, para a dependência nas caudas das distribuições de preços. Esse modelo será comparado, através de medidas de Valor em Risco e AIC, além de outras medidas de bondade de ajuste, com o modelo de Função de Acoplamento t-Student Simétrico. / Abstract: The Skewed t-Student distribution family, constructed upon the multivariate normal mixture distribution, known as mean-variance mixture, composed with the Inverse-Gamma distribution, has many desirable flexibility properties for many distribution asymmetry structures. These properties are explored by constructing copula functions with asymmetric dependence. In this work the properties and characteristics of the Skewed t-Student distribution and the construction of a respective copula function are studied, presenting different dependence structures that the copula function generates, including tail dependence asymmetry. Parameter estimation methods are presented for the copula, with applications up to the 3rd dimension. This copula function is used to compose an ARMAGARCH- Copula model with Skewed t-Student marginal distribution that is adjusted to logreturns of Petroleum and Gasoline prices and log-returns of the AMEX Oil Index, emphasizing the return's tail distribution. The model will be compared, by the means of the VaR (Value at Risk) and Akaike's Information Criterion, along with other Goodness-of-fit measures, with models based on the Symmetric t-Student Copula. / Mestrado / Mestre em Estatística