Dissertação

(G)ARCH processes and the phenomenon of misleading and unambiguous signals EVALUATED

Uma série temporal é uma sequência de observações ordenadas no tempo. No estudo destas sequências, é necessário reconhecer explicitamente a importância da ordem pela qual as observações são recolhidas, logo recorrer à análise e aos modelos de séries temporais. Os modelos de séries lineares de valor real são brevemente descritos no Cap. 1, após terem sido revistos alguns conceitos fundamentais. Uma vez que estes modelos mais simples são manifestamente inadequados para descrever séries temporais económicas e financeiras, que tendem a não satisfazer o pressuposto de que a variância condicional é constante, no Cap. 2 são revistos os modelos com heteroscedasticidade condicional autoregressiva (generalizada) ((G)ARCH). Em Finanças é crucial detectar alterações estruturais o mais rapidamente possível após a sua ocorrência. Como seria de esperar, as cartas de controlo têm sido usadas para detectar desvios devido a alterações pontuais, valores extremos e fases de maior volatilidade. Mais, o impacto de rumores ou outros eventos no processo (G)ARCH pode ser descrito por uma mudança na variância ou por um valor extremo responsável por uma alteração na média do processo, sugerindo a utilização de esquemas conjuntos para a média e a variância do processo, como os descritos no Cap. 3. Uma vez que as alterações na média e na variância requerem acções diferentes dos corretores e negociantes bolsistas, o Cap. 4 é dedicado às probabilidades de sinais erróneos e não ambíguos desses esquemas conjuntos que permitem compreender melhor o respectivo desempenho. No Cap. 5 encontram-se algumas considerações finais e recomendações de trabalho futuro.
séries temporais, processos (G)ARCH, controlo estatístico de processos, esquemas conjuntos EWMA, sinais erróneos e não ambíguos, software estatístico R

Dezembro 18, 2015, 11:0

Publicação

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Orientação

ORIENTADOR

Manuel João Cabral Morais

Departamento de Matemática (DM)

Professor Auxiliar