Submitted by Adriano Duarte da Silva (adriano_duarte_silva@yahoo.com.br) on 2017-03-28T16:30:51Z No. of bitstreams: 1 Dissertacao_Adriano_2016_Completo.pdf: 4047217 bytes, checksum: c2877f83944b388d03457348b61d7d00 (MD5) / Approved for entry into archive by Leiliane Silva (leiliane.silva@fgv.br) on 2017-05-11T13:18:25Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertacao_Adriano_2016_Completo.pdf: 4047217 bytes, checksum: c2877f83944b388d03457348b61d7d00 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-05-12T12:51:45Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertacao_Adriano_2016_Completo.pdf: 4047217 bytes, checksum: c2877f83944b388d03457348b61d7d00 (MD5) Previous issue date: 2016-07-15 / The Brazilian aviation went through moments of supply and demand growth in the last decade, which triggered investment and plan decisions aiming at improving the Brazilian airspace control system and airports infrastructure as well as the services offered by airline companies (for instance aviation fuel demand increase). The main objective of this work is to contribute to the creation of a predictive model of takeoffs and landings for the short and medium run. We use the Box-Jenkins model (ARMA), combined with covariates, to predict the amount of takeoffs and landings of commercial aviation in four Brazilian airports: Galeão Airport (Rio de Janeiro), Brasília Airport (Distrito Federal), Guarulhos Airport (São Paulo) and Recife Airport (Pernambuco). We find that the models fit well in the short run, but in the medium run in forecast events such as the recent Brazilian economic crises can damage the predictions. The data analyzed in this work is owned by The Management Center of Air Navegation (CGNA), which is a military unit subordinated to the Departamento de Controle do Espaço Aéreo (DECEA). Therefore, the predictability of the demand for air traffic will help in the allocation of resources for air traffic management. / A aviação brasileira viveu momentos de crescimentos da oferta e da demanda nos últimos 10 anos, o que gerou a necessidade de planejar e investir no aumento da infraestrutura do Sistema de Controle do Espaço Aéreo Brasileiro (SISCEAB), do parque aeroportuário e dos serviços envolvidos na oferta e na demanda da aviação e das companhias aéreas (exemplo a demanda por Querosene de Aviação – QAV). O principal objetivo deste trabalho é contribuir para a criação de um modelo preditivo do comportamento das operações de pousos e decolagens dos principais aeroportos brasileiros para o curto e médio prazo. Utilizaremos o modelo Box-Jenkins (ARMA), combinado com covariáveis, para prever a quantidade de operações de pousos e decolagens da aviação comercial em quatro aeroportos brasileiros: Aeroporto do Galeão/RJ, Aeroporto de Brasília/DF, Aeroporto de Guarulhos/SP e Aeroporto de Recife/PE. Verificamos que os modelos se ajustam bem no curto prazo, mas que no médio prazo poderão necessitar de mais dados que podem interferir na quantidade de pousos e decolagens de forma atípica, como, por exemplo, a redução da malha aérea devido à crise econômica brasileira dos últimos 2 anos. Os dados utilizados neste trabalho são pertencentes ao Centro de Gerenciamento da Navegação Aérea (CGNA) que é uma unidade militar subordinada ao Departamento de Controle do Espaço Aéreo Brasileiro (DECEA). Portanto, a previsibilidade da demanda de tráfego aéreo ajudará na alocação de recursos no gerenciamento de tráfego aéreo.

Submitted by Gustavo Lôpo Andrade (gustavo.lopo@gmail.com) on 2017-07-18T22:57:10Z No. of bitstreams: 1 Dissertação - Gustavo Lôpo Andrade.pdf: 938243 bytes, checksum: db6777e4df90285643a4ac5de9fb14fa (MD5) / Approved for entry into archive by GILSON ROCHA MIRANDA (gilson.miranda@fgv.br) on 2017-07-21T14:26:04Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertação - Gustavo Lôpo Andrade.pdf: 938243 bytes, checksum: db6777e4df90285643a4ac5de9fb14fa (MD5) / Made available in DSpace on 2017-07-27T12:40:59Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertação - Gustavo Lôpo Andrade.pdf: 938243 bytes, checksum: db6777e4df90285643a4ac5de9fb14fa (MD5) Previous issue date: 2017-05-30 / In several markets, cost hikes are passed through to consumers to a larger extent than cost reductions. This is a widely document phenomenon in the literature, yet under-explored in Brazil. Collusion is one of the theoretical explanations for that. This study examines pass-through asymmetry in the Brazilian beer market where in 2013 four major brewing companies held over 98% of the market. Our results indicate asymmetry insofar as cost hikes are passed through but cost reductions don’t seem to affect prices. Moreover, supermarkets pass-through cost hikes more strongly than bars and restaurants. / Aumentos de custo são repassados ao consumidor em maior proporção do que reduções de custos em diversos mercados. Esse fenômeno é largamente documentado na literatura, mas ainda é um tema pouco explorado no Brasil. Colusão é uma das explicações teóricas para esse fenômeno. Este estudo objetiva examinar a assimetria na transmissão de preços no mercado de cerveja brasileiro onde, em 2013, quatro grupos de cervejarias detinham mais de 98% do mercado. Os resultados apontam assimetria na medida em que, no curto prazo, aumentos de custo são repassados e reduções de custo parecem não ter efeitos. Além disso, mercados repassam aumentos mais fortemente que bares e restaurantes.

Submitted by Adriano Faria (afaria@fgvmail.br) on 2017-12-13T19:49:29Z No. of bitstreams: 1 Tese_deFaria.pdf: 3657553 bytes, checksum: 11ec67914c866ca46d83c67c1592e093 (MD5) / Approved for entry into archive by GILSON ROCHA MIRANDA (gilson.miranda@fgv.br) on 2017-12-21T11:41:13Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Tese_deFaria.pdf: 3657553 bytes, checksum: 11ec67914c866ca46d83c67c1592e093 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-12-27T12:18:22Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Tese_deFaria.pdf: 3657553 bytes, checksum: 11ec67914c866ca46d83c67c1592e093 (MD5) Previous issue date: 2017-03-16 / This thesis is a collection of essays in empirical finance mainly focused on term structure models. In the first three chapters, we developed methods to extract the yield curve from government and corporate bonds. We measure the performance of such methods in pricing, Value at Risk and forecasting exercises. In its turn, the last chapter brings a discussion about the effects of different metrics of the optimal portfolio on the estimation of a CCAPM model.In the first chapter, we propose a segmented model to deal with the seasonalities appearing in real yield curves. In different markets, the short end of the real yield curve is influenced by seasonalities of the price index that imply a lack of smoothness in this segment. Borrowing from the flexibility of spline models, a B-spline function is used to fit the short end of the yield curve, while the medium and the long end are captured by a parsimonious parametric four-factor exponential model. We illustrate the benefits of the proposed term structure model by estimating real yield curves in one of the biggest government index-linked bond markets in the world. Our model is simultaneously able to fit the yield curve and to provide unbiased Value at Risk estimates for different portfolios of bonds negotiated in this market.Chapter 2 introduces a novel framework for the estimation of corporate bond spreads based on mixture models. The modeling methodology allows us to enhance the informational content used to estimate the firm level term structure by clustering firms together using observable firm characteristics. Our model builds on the previous literature linking firm level characteristics to credit spreads. Specifically, we show that by clustering firms using their observable variables, instead of the traditional matrix pricing (cluster by rating/sector), it is possible to achieve gains of several orders of magnitude in terms of bond pricing. Empirically, we construct a large panel of firm level explanatory variables based on results from a handful of previous research and evaluate their performance in explaining credit spread differences. Relying on panel data regressions we identify the most significant factors driving the credit spreads to include in our term structure model. Using this selected sample, we show that our methodology significantly improves in sample fitting as well as produces reliable out of sample price estimations when compared to the traditional models.Chapter 3 brings the paper “Forecasting the Brazilian Term Structure Using Macroeconomic Factors”, published in Brazilian Review of Econometrics (BRE). This paper studies the forecasting of the Brazilian interest rate term structure using common factors from a wide database of macroeconomic series, from the period of January 2000 to May 2012. Firstly the model proposed by Moench (2008) is implemented, in which the dynamic of the short term interest rate is modeled using a Factor Augmented VAR and the term structure is derived using the restrictions implied by no-arbitrage. Similarly to the original study, this model resulted in better predictive performance when compared to the usual benchmarks, but presented deterioration of the results with increased maturity. To avoid this problem, we proposed that the dynamic of each rate be modeled in conjunction with the macroeconomic factors, thus eliminating the no-arbitrage restrictions. This attempt produced superior forecasting results. Finally, the macro factors were inserted in a parsimonious parametric three-factor exponential model.The last chapter presents the paper “Empirical Selection of Optimal Portfolios and its Influence in the Estimation of Kreps-Porteus Utility Function Parameters”, also published in BRE. This paper investigates the effects on the estimation of parameters related to the elasticity of intertemporal substitution and risk aversion, of the selection of different portfolios to represent the optimal aggregate wealth endogenously derived in equilibrium models with Kreps-Porteus recursive utility. We argue that the usual stock market wide index is not a good portfolio to represent optimal wealth of the representative agent, and we propose as an alternative the portfolio from the Investment Fund Industry. Especially for Brazil, where that industry invests most of its resources in fixed income, the aforementioned substitution of the optimal proxy portfolio caused a significant increase in the risk aversion coefficient and the elasticity of the intertemporal substitution in consumption.

Submitted by Cristiane Shirayama (cristiane.shirayama@fgv.br) on 2011-05-31T15:00:03Z No. of bitstreams: 1 63090100006.pdf: 1094712 bytes, checksum: 977dab8c82f44b506e1fc9eb0c160c62 (MD5) / Approved for entry into archive by Suzinei Teles Garcia Garcia(suzinei.garcia@fgv.br) on 2011-05-31T15:47:01Z (GMT) No. of bitstreams: 1 63090100006.pdf: 1094712 bytes, checksum: 977dab8c82f44b506e1fc9eb0c160c62 (MD5) / Approved for entry into archive by Suzinei Teles Garcia Garcia(suzinei.garcia@fgv.br) on 2011-05-31T15:48:07Z (GMT) No. of bitstreams: 1 63090100006.pdf: 1094712 bytes, checksum: 977dab8c82f44b506e1fc9eb0c160c62 (MD5) / Made available in DSpace on 2011-06-01T16:42:33Z (GMT). No. of bitstreams: 1 63090100006.pdf: 1094712 bytes, checksum: 977dab8c82f44b506e1fc9eb0c160c62 (MD5) Previous issue date: 2011-04-08 / Neste trabalho abordamos alguns "puzzles" da Paridade do Poder de Compra (PPC) ainda não resolvidos; durante esse processo propomos um novo modelo não-linear e estudamos o papel da agregação temporal e de bases de dados abrangendo apenas um pequeno período histórico. A hipótese de que não existe uma força de convergência agindo sobre o câmbio real ajustado (ARER) foi fortemente rejeitada estatisticamente, e a não-linearidade se mostrou um questão importante. As meia-vidas encontradas para o Brasil usando os modelos padrão parecem ser uma das menores já encontradas para um país, e chegamos à conclusão de que a velocidade de convergência em direção a PPC ainda não pode ser considerada um consenso. Pretendemos, em adição, dar contribuições através do levantamento e esclarecimento de alguns resultados e problemas potenciais concernentes ao estudo da PPC. / In this work we address some unresolved purchasing-power parity (PPP) puzzles; during the process we propose a new nonlinear model and check the role of temporal aggregation and of datasets covering only a small period of time. The hypothesis that there is no convergence force acting on ARER has been strongly statistically rejected and the nonlinearity showed itself as an important issue. The half-lives found for Brazil using standard models seem to be one of the smallest ever found for a country. However, we concluded that the speed of converge towards PPP is not a consensus yet. Besides, we expect to give contributions to PPP literature by pointing out important results and potential pitfalls on PPP research.

Submitted by Amanda Pimenta Carlos (amanda@fgvmail.br) on 2011-06-14T02:39:45Z No. of bitstreams: 1 tese_Amanda_Pimenta.pdf: 1830345 bytes, checksum: e85958771d08d6f916d835aa6a261359 (MD5) / Approved for entry into archive by Andrea Virginio Machado(andrea.machado@fgv.br) on 2011-06-14T11:34:45Z (GMT) No. of bitstreams: 1 tese_Amanda_Pimenta.pdf: 1830345 bytes, checksum: e85958771d08d6f916d835aa6a261359 (MD5) / Made available in DSpace on 2011-07-13T12:15:56Z (GMT). No. of bitstreams: 1 tese_Amanda_Pimenta.pdf: 1830345 bytes, checksum: e85958771d08d6f916d835aa6a261359 (MD5) Previous issue date: 2010-12-17 / This thesis encompasses five papers about two Brazilian infrastructure sectors: energy and road transportation. In the first paper, we model the bid in the Brazilian transmission lines auctions, in order to understand why the winning bids have been lower than one could expect. In the second paper, we estimate the electricity demand and the price and income elasticity of the consumers, using a new technique and including the 2001 Rationing period, which could have changed the consumers’ behavior. In the third paper, we study the evolution of the liquefied natural gas (LNG) market worldwide. The LNG could be a link to the natural gas markets and we test this hypothesis using time series and copulas analysis. In the fourth paper, we discuss the entrance of the LNG in the national electricity market. Finally, in the last paper, we analyze the Road concession experience in Brazil. We add new insights about the auction model used in this sector and also about the contract design. / A presente tese engloba cinco trabalhos sobre dois setores brasileiros de infraestrutura: setor de energia e de transportes. No primeiro trabalho, modela-se o lance dos leilões de linhas de transmissão de energia, buscando compreender porque os lances ganhadores têm se situado em níveis abaixo do que se espera. No segundo paper, estima-se a demanda de energia do Brasil e as elasticidades preço e renda que os consumidores apresentem em relação a essa demanda, usando uma técnica ainda não aplicada na literatura e incluindo o período da Crise do Racionamento – a qual pode ter mudado o padrão de consumo dos agentes. No terceiro trabalho, estuda-se a evolução do mercado de gás natural liquefeito (GNL) ao redor do mundo. O GNL pode ser o link que faltava entre os mercados de gás natural e essa hipótese é testada por meio de análises de séries de tempo e de cópulas. O quarto paper discute a entrada do GNL no sistema energético brasileiro e suas eventuais consequências. Por fim, o quinto paper analisa a experiência de leilões de rodovias no Brasil. O trabalho levanta relevantes insights a respeito do modelo de leilão utilizado e dos detalhes contratuais dessas licitações.

Submitted by Marcia Bacha (marcia.bacha@fgv.br) on 2012-03-07T12:45:08Z No. of bitstreams: 1 20120306084421880.pdf: 1716342 bytes, checksum: e7f9f7df4b67ff4e12f57770620942d8 (MD5) / Approved for entry into archive by Gisele Isaura Hannickel (gisele.hannickel@fgv.br) on 2012-03-07T12:50:42Z (GMT) No. of bitstreams: 1 20120306084421880.pdf: 1716342 bytes, checksum: e7f9f7df4b67ff4e12f57770620942d8 (MD5) / Made available in DSpace on 2012-03-07T12:51:26Z (GMT). No. of bitstreams: 1 20120306084421880.pdf: 1716342 bytes, checksum: e7f9f7df4b67ff4e12f57770620942d8 (MD5) / Com origem no setor imobiliário americano, a crise de crédito de 2008 gerou grandes perdas nos mercados ao redor do mundo. O mês de outubro do mesmo ano concentrou a maior parte da turbulência, apresentando também uma explosão na volatilidade. Em meados de 2006 e 2007, o VIX, um índice de volatilidade implícita das opções do S&P500, registrou uma elevação de patamar, sinalizando o possível desequilíbrio existente no mercado americano. Esta dissertação analisa se o consenso de que a volatilidade implícita é a melhor previsora da volatilidade futura permanece durante o período de crise. Os resultados indicam que o VIX perde poder explicativo ao se passar do período sem crise para o de crise, sendo ultrapassado pela volatilidade realizada. / Started in the U.S. housing sector, the credit crisis of 2008 caused great damage in markets around the world. The effects were concentrated in October of the same year, which also showed an explosion in volatility. In mid-2006 and mid-2007, the VIX, an index of implied volatility of options on the S&P500, recorded a rise in level signaling the possible imbalance in the U.S. market. This dissertation examines whether the consensus that implied volatility is the best predictor of future volatility remains during the crisis. The results indicate that the VIX loses explanatory power to move from a period of economic stability for a period of crisis, been surpassed by the realized volatility.

Submitted by Elizabete Silva (elizabete.silva@ufes.br) on 2015-11-23T18:55:03Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) ANALISE FATORIAL EM SERIES TEMPORAIS.pdf: 2194722 bytes, checksum: 443c7c57567200ac6397234fc6b5687f (MD5) / Approved for entry into archive by Morgana Andrade (morgana.andrade@ufes.br) on 2016-01-05T10:06:44Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) ANALISE FATORIAL EM SERIES TEMPORAIS.pdf: 2194722 bytes, checksum: 443c7c57567200ac6397234fc6b5687f (MD5) / Made available in DSpace on 2016-01-05T10:06:44Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) ANALISE FATORIAL EM SERIES TEMPORAIS.pdf: 2194722 bytes, checksum: 443c7c57567200ac6397234fc6b5687f (MD5) Previous issue date: 2015 / CAPES / Os estudos de polui c~ao atmosf erica geralmente envolvem medi c~oes e an alises de dados de concentra c~oes de poluentes, como e o caso do MP10 (material particulado), de SO2 (di oxido de enxofre) e de outros poluentes. Estes dados normalmente possuem caracter sticas importantes como autocorrela c~ao, longa depend^encia, sazonalidade e observa c~oes at picas, que necessitam de ferramentas de an alise de s eries temporais multivariadas para avaliar o seu comportamento na atmosfera. Neste contexto, propomos um estimador fracion ario robusto da matriz de autocovari^ancia robusta de longa depend^encia e frequ^encia sazonal, para o modelo SARFIMA. O interesse pr atico em polui c~ao do ar e avaliar o comportamento das s eries de concentra c~oes de SO2 e fazer as previs~oes, mais acuradas, deste poluente. As previs~oes, do modelo SARFIMA estimado, s~ao comparadas as previs~oes do modelo SARMA, atrav es do erro quadr atico m edio. Existe outra di culdade na investiga c~ao dos poluentes atmosf ericos, por modelos de s eries temporais: os dados de SO2, de MP10 e de outros poluentes possuem alta dimensionalidade. Este fato di culta o tratamento dos dados atrav es de modelos vetoriais autorregressivos, pelo excessivo n umero de par^ametros estimados. Na literatura, a abordagem do problema para s eries temporais de grandes dimens~oes e feita atrav es da redu c~ao da dimensionalidade dos dados, utilizando, principalmente, o modelo fatorial e o m etodo de componentes principais. Por em, as caracter sticas de longa depend^encia e de observa c~oes at picas das s eries de polui c~ao atmosf erica, normalmente, n~ao s~ao envolvidas na teoria de an alise fatorial. Neste contexto, propomos aqui uma contribui c~ao te orica para o modelo fatorial de s eries temporais de grandes dimens~oes, envolvendo longa depend^encia e robustez na estima c~ao dos fatores. O modelo sugerido e aplicado em s eries de MP10 da rede de monitoramento da qualidade do ar da Grande Vit oria - ES. / Studies about air pollution typically involve measurements and analysis of pollutants, such as PM10 (particulate matter), SO2 (sulfur dioxide) and others. These data typically have important features like serial correlation, long dependency, seasonality and occurence of atypical observations, and many others, which may be analyzed by means of multivariate time series. In this context, a robust estimator of fractional robust autocovariance matrix of long dependence and seasonal frequency for SARFIMA model is proposed. The model is compared to SARMA model and is applied to SO2 concentrations. In addition of the mentioned features the data present high dimensionality in relation to sample size and number of variables. This fact complicates the analisys of the data using vector time series models. In the literature, the approach to mitigate this problem for high dimensional time series is to reduce the dimensionality using the factor analysis and principal component analysis. However, the long dependence characteristics and atypical observations, very common in air pollution series, is not considered by the standard factor analysis method. In this context, the standard factor model is extended to consider time series data presenting long dependence and outliers. The proposed method is applied to PM10 series of air quality monitoring network of the Greater Vit oria Region - ES.

Para qualquer sistema observado, físico ou qualquer outro, geralmente se deseja fazer predições para sua evolução futura. Algumas vezes, muito pouco é conhecido sobre o sistema. Se uma série temporal é a única fonte de informação no sistema, predições de valores futuros da série requer uma modelagem da lei da dinâmica do sistema, talvez não linear. Um interesse em particular são as capacidades de previsão do modelo global para análises de séries temporais. Isso pode ser um procedimento muito complexo e computacionalmente muito alto. Nesta dissertação, nos concetraremos em um determinado caso: Em algumas situações, a única informação que se tem sobre o sistema é uma série sequencial de dados (ou série temporal). Supondo que, por detrás de tais dados, exista uma dinâmica de baixa dimensionalidade, existem técnicas para a reconstrução desta dinâmica.O que se busca é desenvolver novas técnicas para poder melhorar o poder de previsão das técnicas já existentes, através da programação computacional em Maple e C/C++.

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:26:16Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2012-12-21Bitstream added on 2014-06-13T19:13:20Z : No. of bitstreams: 1 costa_af_me_bauru.pdf: 1184483 bytes, checksum: 1783e7ab1d2b2b0b7dab05babd2093e8 (MD5) / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / A previsão de séries temporais financeiras é uma das questões mais pesquisadas no campo das finanças, sobretudo, no que diz respeito ao mercado acionário e à análise de riscos. Para tanto, essas pesquisas envolvem desde modelos estatísticos e econométricos até modelos de inteligência artificial, como as redes neurais dinâmicas. Nesse sentido este estudo tem o propósito de desenvolver e aplicar dois modelos de redes neurais artificiais dinâmicas, a rede neural focada atrasada no tempo - FTDNN (focused time delay neural network) e a rede neural auto regressiva com entradas exógenas - NARX (nonlinear autoregressive network with exogenous inputs) para previsão de séries temporais financeiras, tendo como padrão de referência de desempenho mínimo um modelo estatístico tradicional do tipo ARMA-GARCH. Essa abordagem camparativa também considera três modalidades diferentes de transformação de dados na fase pré-processamento das redes: as diferenças de primeira ordem, os retornos logarítmicos e a transformação Box-Cox, buscando analisar o impacto de cada uma delas no desempenho preditivo das redes neurais. Também propõe uma abordagem neural para o processo de reversão dos dados previstos e uma métrica de erro capaz de verificar o desempenho preditivo das redes neurais e sua capacidade de captar tendências de curto prazo e eficiência negocial. Em sentido amplo, os resultados obtidos indicam que a rede NARX apresenta melhor desempenho preditivo que a rede FTDNN, sobretudo, no que diz respeito à captura de tendências; que a transformações de dados podem melhorar o nível de acurácia das previsões em ambas as redes e que a transformação por retornos logarítimos gera os melhores desempenhos. Quanto ao processo de reversão dos dados previstos para a escala da série original, o método neural proposto foi bem sucedido apenas para a transformação Box-cox / Financial time-series forescasting is one of the most researched issues in finances, mainly with regard to the stock market and risk analysis. Therefore, these studies involve from statistical and econometric models up to artificial intelligence models, such as dynamic neural networks. In this sense, this study aims to develop and apply two models of dynamic artificial neural networks, FTDNN (focused time delay neural network) and NARX (nonlinear autoregressive network with exagenous inputs) for financial time series forescasting, with a traditional statistical model such as ARMAGARCH as the benchmark for minimum performance. The comparative approach also considers three diferent types of data transformation in the pre-processing phase of the networks: first order differences, logarithmics returns and Box-Cox transformation, and tries to analyze the impact of each on the predictive performance of the neural networks. It also proposes a neural approach to the process of reversing the predicted data set, and an error metric that could be able to verify the predictive performance of neural networks and its ability to capture short-term trends and negotiation efficiency. In a bropad sense, the reults indicate that the NARX network network performs beter than the FTDNN, especially with regard to capturing trends; that data transformations may improve the forescasting accuracy in both networks, and that the logarithmics returns transformation generates the best prediction performance. Regarding the process of reversing the predicted data for the scale of the original series, the neural method proposed succeeded only for Box-Cox transformation

Made available in DSpace on 2016-06-02T20:06:02Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2524.pdf: 3173626 bytes, checksum: 444d75f97bd088459e470db31df717a5 (MD5) Previous issue date: 2009-02-26 / Financiadora de Estudos e Projetos / In this work they are presented extensions of Auto Regressive and Auto Regressive Conditional Heteroscedasticity models with coefficients varying in time. These coefficients have been used as models for non stationary real time series, specially for financial series. The objective of this work is to present the models and the techniques involved in estimating time-varying coefficients, moreover, it is made an introduction to financial modeling and some suggestions in order to facilitate implementation and use of models with time-varying coefficients. The simulation studies and the application on real data showed that the models have great potential to be exploited in the analysis of non-stationary series. The suggestions in confidence band and forecasting for the Auto regressive models with time-varying coefficients enable the use of models in financial data and other series that show a non-stationary characteristic. The modified algorithm for estimation of ARCH models varying in time was to increase the rate of convergence. The creation of a method for forecasting for ARCH models require a deeper study, although the algorithm has shown promising results in simulation study, giving some evidences that it can be applied in real situation. Finally, the contributions in the creation of functions for a free software that facilitate the use and the analysis of the models studied and the use of the proposed methods. / No presente trabalho são apresentadas extensões dos modelos Auto Regressivo e Auto Regressivo Condicionalmente Heteroscedasticos com coeficientes variando ao longo do tempo. Estes têm sido utilizados como modelos para séries temporais reais não estacionárias, em especial as séries financeiras. O objetivo desse trabalho é apresentar os modelos e as técnicas envolvidas para estimar esses coeficientes que variam no tempo, além disso, é feito uma introdução a modelagem financeira e algumas sugestões para facilitar a aplicação e utilização dos modelos com coeficientes variando no tempo. Os estudos de simulação e a aplicação em dados reais mostraram que os modelos têm um grande potencial a ser explorados na análise de séries não estacionárias. As sugestões de banda de confiança e previsão para os modelos Auto Regressivos com coeficientes variando no tempo viabilizam a utilização dos modelos em dados financeiros e outras séries que apresentam uma característica de não estacionariedade. As modificações no algoritmo de estimação dos modelos ARCH variando no tempo foram para aumentar a taxa de convergência. A criação de um método para previsão dos modelos ARCH necessitam de um estudo mais profundo, porém o algoritmo mostrou resultados promissores no estudo de simulação, dando alguns indícios de que pode ser aplicada na prática. Por fim, as contribuições na criação de funções para um software livre que facilitam a utilização e a análise dos modelos estudados bem como a utilização dos métodos propostos.