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Metadados | Descrição | Idioma |
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Autor(es): dc.contributor | Sanfins, Marco Aurélio dos Santos | - |
Autor(es): dc.contributor | Carvalho, Márcia Marques de | - |
Autor(es): dc.contributor | Sisko, Valentin | - |
Autor(es): dc.creator | Contarato, Andressa da Silva | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2024-07-11T18:36:19Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2024-07-11T18:36:19Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2020-09-28 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2020-09-28 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2015 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | https://app.uff.br/riuff/handle/1/14991 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/773772 | - |
Descrição: dc.description | O escopo desta monografia foi discutir o uso da distribuição hiperbólica generalizada assimétrica T-student (GHsT) como modelo para os log retornos de três séries de dados do mercado financeiro brasileiro. As séries em questão são o Índice Bovespa e os dois ativos das duas maiores empresas pertencentes ao Índice Bovespa: PETR4 (Petrobrás) e VALE5 (Vale), para o período de 02 de Janeiro de 2004 a 12 de Junho de 2015. Os dados são formados pelos valores de fechamento diário. Utilizando o software R foram feitas análises de séries temporais para um melhor ajustamento dos modelos aos dados. A modelagem dos dados se deu por modelos do tipo ARMA e GARCH. Após este procedimento, foi feito o cálculo da volatilidade e da previsão dos modelos. Os resultados obtidos permitiram concluir que o melhor ajustamento foi feito pela hiperbólica generalizada assimétrica T-student comparando com a distribuição gaussiana. Ao final destas análises foi feito o cálculo do Value at risk como forma de prever a perda máxima | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Idioma: dc.language | pt_BR | - |
Direitos: dc.rights | Open Access | - |
Direitos: dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/ | - |
Direitos: dc.rights | CC-BY-SA | - |
Palavras-chave: dc.subject | Distribuição hiperbólica generalizada assimétrica T-student (GHsT) | - |
Palavras-chave: dc.subject | Séries temporais | - |
Palavras-chave: dc.subject | Previsão | - |
Palavras-chave: dc.subject | Value at risk (VaR) | - |
Palavras-chave: dc.subject | Estatística econômica | - |
Palavras-chave: dc.subject | Análise de séries temporais | - |
Palavras-chave: dc.subject | Administração de risco | - |
Título: dc.title | Modelagem com o uso de séries temporais utilizando distribuições hiperbólicas generalizadas T-Student assimétricas no mercado financeiro brasileiro | - |
Tipo de arquivo: dc.type | Trabalho de conclusão de curso | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense - RiUFF |
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