Este trabalho tem como objetivo a avaliação de três estimadores do parâmetro de integração fracionária d e de um teste para memória longa compartilhada. Os estimadores a serem avaliados são: o estimador de Geweke e Porter-Hudak, o estimador usando o periodograma suavizado e o estimador semiparamétrico truncado de Whittle. A avaliação dos estimadores será no contexto de processos ARFIMA+ARMA, e em relação a variações nos termos autoregressivos e de médias móveis, tanto do termo de memória curta quanto do termo de memória longa. Além disso, serão introduzidos o conceito de modelos com memória longa compartilhada e um método de identificação através da análise de correlação canônica para séries temporais multivariadas proposto, por Ray e Tsay (1997). Por fim, serão apresentadas três aplicações sobre dados reais dos tópicos estudados: uma para a velocidade do vento em São Paulo e Piracicaba e outras duas para séries das bolsas de valores de Hong Kong, Nova Zelândia, Singapura, Brasil e Reino Unido / The goal of this project is the evaluation of three long memory parameter estimators and a common long range dependence test. The estimators evaluated are: the Geweke and Porter-Hudak, the smoothed periodogram and the semiparametric truncated Whittle estimators. The evaluation is in the context of processes ARFIMA+ARMA, and related to variations in the autoregressive and moving average coefficients, both in the short and long memory terms. Furthermore, we describe common long range dependence processes and an identification approach (Ray and Tsay, 1997) for them, using the canonical correlation analysis. Finally, three applications to real data are presented: the first one to the wind\'s speed in the Brazilian cities of São Paulo and Piracicaba, and the other ones to financial time series of the stock markets of Hong Kong, New Zealand, Singapore, Brazil and the United Kingdom.

A pesquisa tem por finalidade avaliar dois modelos econométricos de mudanças de preços, que podem ser utilizados em estratégias de arbitragem estatística, o probit ordenado e o de decomposição, estimando seus parâmetros em quatro pregões de mini contratos de dólar futuro negociados na bolsa de valores brasileira. O estudo da negociação em alta frequência com a utilização de dados de transação a transação revela informações relativas à microestrutura de mercado que o ferramental mais tradicional não é capaz de desvendar. Uma das razões é que modelos tradicionais trabalham com variações de preço como variáveis contínuas, enquanto que ao considerar as variações de preço uma variável contínua e não uma variável discreta, como nos modelos aqui avaliados. Este trabalho acrescenta à literatura sobre microestrutura de mercado ao aplicar os modelos estudados em um ativo distinto daqueles avaliados nos papers originais, voltados ao exame do mercado de ações. Esta pesquisa concluiu que os modelos probit ordenado e de decomposição podem ser utilizados para previsão de mini contratos de dólar futuro e que o modelo de decomposição apresenta parâmetros mais significantes. Também concluiu-se que, no modelo probit ordenado, as variáveis de volume e time duration não se apresentaram relevantes na determinação do preço desse contrato e que a quantidade de defasagens utilizadas nos parâmetros estimados pode variar dentre os pregões. / The research aims to evaluate two econometric models of price change, which can be used in strategies of statistical arbitrage, the ordered probit model and the decomposition model, estimating its parameters in four trading sessions of mini US dollar futures contracts traded on the Brazilian Stock Exchange. The study of high frequency trading with the use of trade-by-trade price movements reveals information related to the market microstructure that the more traditional econometric tools are not able to solve when considering the price changes as a continuous variable and not a discrete one, like in the models evaluated here. This work adds to the literature on market microstructure by applying the models studied in an asset different from those evaluated in the original papers, aimed at examining the stock market. This research concluded that the ordered probit and decomposition models can be used to predict mini US dollar futures price changes and that the decomposition model presents more significant parameters. It was also concluded that, in the ordered probit model, the volume and time duration variables were not relevant in determining the price of this contract and that the number of lags used to estimate parameters can vary among the trading sessions.

O presente trabalho tem como objetivo analisar a volatilidade dos mercados de renda fixa e renda variável no Brasil, no período de março de 1986 até fevereiro de 2006, por meio do CDI (Certificado de Depósito Interfinanceiro) e IRF-M (Índice de Renda Fixa de Mercado), como indicadores do mercado de renda fixa, e o IBOVESPA (Índice da BOVESPA), como indicador de renda variável. Por meio da comparação da volatilidade destes ativos é possível observar se há coincidência temporal entre os dois mercados, em relação aos picos de volatilidade devido, principalmente, a influência de variáveis macroeconômicas. Tal análise é importante para que os gestores de portfólios, que tomam decisões de como alocar os investimentos, conheçam o histórico e o corrente relacionamento entre as volatilidades dos dois mercados. As volatilidades do mercado de renda fixa e do mercado de renda variável foram calculadas por meio do desvio padrão anual dos retornos mensais e por meio de um modelo GARCH(1,1). Os resultados mostram que, no Brasil, durante o período analisado, os dois mercados apresentaram: períodos coincidentes de picos de volatilidade, grande mudança no padrão comportamental das volatilidades após a implantação do Plano Real e pouca estabilidade na relação entre as volatilidades. / This work aims to study the volatility of the fixed income market and the stock market in Brazil, from March 1986 to February 2006, through CDI (Interbank Interest Rate), IRF-M (Fixed Income Index), as a fixed income market indicators, and IBOVESPA (BOVESPA index), as a stock market indicator. Through the comparison of the volatility of these assets it is possible to observe if there is time frame coincidence between the two markets, in relation to the peaks of volatility due to, mainly the influence of macroeconomics variables. Such analysis is important so that portfolio managers, responsible for decisions such investments allocation, know the history and the actual relationship between the markets volatility. Such analysis is important so that portfolio managers, responsible for decisions such investments allocation, know the history and the actual relationship between the markets volatility. Those fixed income market and stock markets volatilities were calculated through the annual standard deviation of the monthly returns and from a GARCH(1,1) model. The results show that, in Brazil, during the studied period, both markets presents: coincident volatility peaks periods, high change in the behavioral pattern of volatility after the deployment of the Plano Real and little stability in the relationship between the volatility.

Dissertação apresentada para obtenção do grau de Mestre em Inteligência Artificial e Computação na Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto,sob a orientação do Professor João Correia Lopes

Doutor -- Escola Nacional de Saude Publica, Rio de Janeiro, 2003.

Mestre -- Universidade Federal do Rio de Janeiro. Faculdade de Medicina, Rio de Janeiro, 2003.

Doutor -- Escola Nacional de Saude publica, Rio de Janeiro, 2003.

Made available in DSpace on 2014-08-13T14:50:47Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2013-12-13Bitstream added on 2014-08-13T18:00:33Z : No. of bitstreams: 1 000758352.pdf: 6791091 bytes, checksum: 54f40e4f8672f601934bd9bbf7eadbfe (MD5) / Os modelos funcionais relacionados com as observações GNSS são mais conhecidos do que os modelos estocásticos, visto que o desenvolvimento destes últimos é mais complexo. Normalmente, utilizam-se modelos estocásticos numa forma simplificada, como o modelo padrão, o qual assume que todas as medidas das observações GNSS têm a mesma variância e são estatisticamente independentes, espacialmente e temporalmente. Porém, tal suposição não reflete a realidade. Desta forma, atualmente os modelos estocásticos vêm sendo pesquisados com maior profundidade, por exemplo, considerando correlação temporal, cintilação ionosférica, dentre outros. O Brasil, por estar numa região geomagnética equatorial, sofre forte influência de cintilação ionosférica e outros efeitos relacionados à ionosfera. Tendo em vista a recente tecnologia de receptores GNSS que proporciona a possibilidade de se obter parâmetros de cintilação ionosférica, este efeito é factível de ser considerado na modelagem estocástica. Mesmo com a realização de uma modelagem estocástica adequada no processamento de dados GNSS, ainda podem restar erros não-modelados (ruídos), os quais devem contaminar as séries temporais das coordenadas obtidas com as observáveis GNSS, em especial aqueles relacionados com fatores que extrapolam a duração de uma dia, que é o período em geral utilizado na modelagem e processamento dos dados. Desta forma, tais ruídos podem ser caracterizados a partir das componentes de variância dos ruídos das séries temporais. Sendo assim, essa pesquisa teve como objetivo expandir as investigações com relação à modelagem estocástica das observações GNSS considerando principalmente os efeitos de cintilação ionosférica na região brasileira... / Functional models related to GNSS observations are better known than the stochastic models because the development these last one is more complex. Generally, stochastic models are applied in a simplified form, as the standard model, which assumes that all GNSS measurements have the same variance and are statistically independent, spatially and temporally. However, this assumption does not reflect the reality. Therefore, currently the stochastic models have been investigated more deeply, for instance, considering time correlation, ionospheric scintillation, among others. Brazil is located in the equatorial geomagnetic region and because of this suffers strong influence of ionospheric scintillation and other effects related to the ionosphere. Considering the recent technology of the GNSS receivers, that provide ways to obtain parameters of ionospheric scintillation, this effect is feasible of being considered in the stochastic modeling. Even if an adequate stochastic modeling could be applied in the GNSS data processing, it still may remain non-modeled errors (noise) that can influence the coordinate’s time series, especially those related to factors that go beyond the duration of one day, which is in general the interval (one day) used in the modeling and data processing. Thus, such noise can be characterized from the noise variance components of the time series. Therefore, this research aimed to expand the investigations regarding the stochastic modeling of GNSS observations mainly considering the ionospheric scintillation effects in the Brazilian region. Furthermore, it also aims to perform investigations related to methodologies for the noise characterization in the GNSS coordinates time series and establish a methodology for building functional models of these series...

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Centro Tecnológico / Made available in DSpace on 2012-10-17T19:37:03Z (GMT). No. of bitstreams: 0Bitstream added on 2014-09-25T17:12:29Z : No. of bitstreams: 1 178322.pdf: 8164173 bytes, checksum: 58dff9972980056ae164ad29c6b70fd0 (MD5) / Pesquisa que aborda o uso de Redes Neurais Artificiais (RNAs) - modelos biologicamente inspirados - no problema de processamento temporal, onde o principal objetivo é a previsão. Com base na Taxinomia de MOZER (1994) para processamento temporal, o foco do estudo recaiu em duas questões: 1) Definir a forma da memória de curto tempo, o conteúdo que deveria ser armazenado nesta, e como seus parametros serião atualizados; 2) e definir a topologia da rede (tamanho, estrutura e conexões), assim como os parâmetros do algoritmo de treinamento (taxa de aprendizado, termo de momento e outros). O modelo resultante foi comparado com a Metodologia de Box & Jenkins para modelos univariados, avaliado e criticado em termos de: capacidade representativa, processo de identificação e capacidade preditiva. Os resultados mostram que uma RNA, quando bem modelada, têm potencial para representar qualquer mapeamento complexo, não-linear, que pode governar mudanças em uma série de tempo. No estudo de caso foi possível prever o preço do ovo para um período de quatorze meses à frente

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção / Made available in DSpace on 2012-10-18T02:15:07Z (GMT). No. of bitstreams: 0Bitstream added on 2014-09-25T19:10:05Z : No. of bitstreams: 1 185075.pdf: 28316736 bytes, checksum: dee2d0ce5b0d976815326afcbc317d8c (MD5) / A importância do prognóstico para as empresas, ressaltando a necessidade de se obter valores cada vez mais confiáveis para a tomada de decisão empresarial. Estuda os métodos convencionais para a obtenção de valores de prognóstico, tais como regressão e metodologia de Box-Jenkins e apresenta as redes neurais para solucionar séries temporais com comportamento não-linear. O estudo de caso aborda a aplicação de redes neurais na série temporal representada pelo índice Bovespa