Antecipando quedas abruptas no preço de ações com Logit Dinâmico

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Autor(es): dc.contributorSantos, Wilson Calmon Almeida dos-
Autor(es): dc.creatorSantoro, Thiago Giovanni Varela-
Data de aceite: dc.date.accessioned2025-01-03T11:41:53Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2025-01-03T11:41:53Z-
Data de envio: dc.date.issued2024-07-24-
Data de envio: dc.date.issued2024-07-24-
Fonte completa do material: dc.identifierhttps://app.uff.br/riuff/handle/1/33587-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/920046-
Descrição: dc.descriptionEste trabalho explora a aplicação do modelo logit dinâmico – aplicado, portanto, no contexto de séries temporais – para prever quedas abruptas no preço intradiário de ativos financeiros, ilustrado a partir das ações da Tesla. Testamos uma ampla gama de modelos/especificações concorrentes, variando as defasagens e as variáveis explicativas, com o objetivo de identificar a configuração mais apropriada. Esse processo rigoroso de seleção resultou na escolha de um (melhor) modelo final, capaz de discriminar razoavelmente bem os instantes de quedas abruptas nos preços das ações. A abordagem desenvolvida oferece uma ferramenta prática para investidores melhorarem a gestão de riscos e a tomada de decisões estratégicas no mercado financeiro. Embora o modelo logit seja tradicional, sua utilização no contexto de séries temporais, especialmente no mercado financeiro, ainda carece de maior justificação teórica. Com o intuito de fornecer indícios preliminares acerca da performance de tais modelos, realizamos extensivas simulações visando investigar suas propriedades estatísticas. Os resultados são animadores, uma vez que sugerem boas propriedades dos estimadores de máxima verossimilhança mesmo quando lidamos com dados de séries temporais. Palavras-chave: Logit Dinâmico. Séries Temporais. Mercado Financeiro. Ações.Trader-
Descrição: dc.descriptionThis study explores the application of the dynamic logit model within the context of time series to predict abrupt intraday price drops in financial assets, illustrated using Tesla’s stocks. We tested a wide range of competing models/specifications, varying the lags and explanatory variables, aiming to identify the most appropriate configuration. This rigorous selection process resulted in the choice of a final (best) model capable of reasonably discriminating the instances of abrupt stock price drops. The developed approach offers a practical tool for investors to enhance risk management and strategic decision-making in the financial market. Although the logit model is traditional, its application in the context of time series, especially in the financial market, still lacks theoretical justification. To provide preliminary evidence on the performance of such models, we conducted extensive simulations to investigate their statistical properties. The results are encouraging, as they suggest good properties of the maximum likelihood estimators even when dealing with time series data-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Idioma: dc.languagept_BR-
Idioma: dc.languagept_BR-
Direitos: dc.rightsOpen Access-
Direitos: dc.rightsCC-BY-SA-
Palavras-chave: dc.subjectLogit dinâmico-
Palavras-chave: dc.subjectSérie temporais-
Palavras-chave: dc.subjectMercado financeiro-
Palavras-chave: dc.subjectEstudo de série temporal-
Palavras-chave: dc.subjectMatemática financeira-
Palavras-chave: dc.subjectDynamic Logit-
Palavras-chave: dc.subjectTime Series-
Palavras-chave: dc.subjectFinancial Market-
Título: dc.titleAntecipando quedas abruptas no preço de ações com Logit Dinâmico-
Tipo de arquivo: dc.typeTrabalho de conclusão de curso-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense - RiUFF

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