Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatistica, 2016. / Submitted by Fernanda Percia França (fernandafranca@bce.unb.br) on 2016-09-22T18:13:08Z
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2016_IlkaOliveiraTorres.pdf: 1185569 bytes, checksum: c0267c26a448cd55df93941d654d88d1 (MD5) / No mercado financeiro é usual que os dados apresentem características não-gaussianas como assimetria e caudas pesadas. Nestes casos, os resultados de uma análise baseada na suposição de normalidade podem ser insatisfatórios. Uma alternativa ao se trabalha com este tipo de dados é a utilização das distribuições estáveis. Neste trabalho aplicamos o uso do modelo ARMA com inovações α-estáveis para ajustar séries do mercado financeiro. O método de identificação da ordem é baseado na função codiferença proposta por Kokoszka e Taqqu (1994) e Yang et al. (2001), uma vez que a função de autocorrelação não existe para modelos com inovações α-estáveis dado que o segundo momento não existe para α < 2. Com base na função característica empírica, Rosadi e Deistler (2011) apresentam o estimador para a função codiferença e mostram sua consistência para o caso do modelo ARMA com inovações α-estáveis simétrica. A estimação dos parâmetros foi realizada através do método de máxima verossimilhança condicional e, por fim, foi realizada uma aplicação empírica a partir do preço de fechamento das ações da Usinas Siderúrgicas de Minas Gerais (Usiminas). __________________________________________________________________________________________________ ABSTRACT / In the financial market is usual that the data present non-Gaussian features like asymmetry and heavy tails. In these cases, the results of an analysis based on normality assumption may be unsatisfactory. An alternative when working with this type of data is the use of stable distributions. In this paper we apply the use of ARMA model with α-stable innovations to adjust time series of the financial market. The method to identify the model order is based on the codiferença function, proposed by Kokoszka e Taqqu (1994) and Yang et al. (2001), since the autocorrelation function does not exist for models with α-stable innovations given that the second moment do not exist for α< 2. Based on the empirical characteristic function, Rosadi e Deistler (2011) proposes the estimator for codiferença function and proof consistency in the case of the ARMA symmetric α-stable innovations. The conditional maximum likelihood method was applied on the estimation of parameters and, finally, was carried out a empirical application with the closing stock prices of the Steel Mills of Minas Gerais (Usiminas).
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.unb.br:10482/21790 |
| Date | 29 July 2016 |
| Creators | Torres, Ilka Oliveira |
| Contributors | Sampaio, Jhames Matos |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UnB, instname:Universidade de Brasília, instacron:UNB |
| Rights | A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.bce.unb.br, www.ibict.br, http://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon?lng=pt&skin=ndltd sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data., info:eu-repo/semantics/openAccess |
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