Modeling high frequency intraday discrete returns

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2020
Autor(a) principal: Morier, Bruno do Nascimento
Orientador(a): Pereira, Pedro L. Valls
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: eng
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Palavras-chave em Inglês:
Link de acesso: http://hdl.handle.net/10438/29115
Resumo: Esta tese inclui três artigos sobre o tópico de modelagem de retornos intradiários discretos em alta-frequencia. Em todos os artigos nós conduzimos a tarefa de modelar a distribuição condicional discreta das mudanças de preço, propomos novos modelos de previsão e conduzimos exercícios de estimação e previsão em larga escala para comparar os novos modelos com os modelos existentes na literatura. No primeiro artigo nós estendemos o modelo de espaço de estados univariado, não-linear e não-gaussiano de Koopman, Lit and Lucas (2017) incluindo uma especificação para a média condicional. No segundo artigo nós propomos um novo modelo para a distribuição condicinal bivariada usando cópulas gaussianas dinâmicas e modelando o coeficiente de correlação com um modelo em espaço de estados não-linear e não-gaussiano. No último artigo nós propomos um novo modelo para a distribuição univariada condicional onde a volatilidate condicional é prevista por uma rede neural feedforward. Nós tambem incorporamos três novas variaveis para o modelos de previsão de volatilidade em alta frequência com preços discretos: o spread de compra e venda, o spread entre o preço maximo e preço mínimo e o volume transacionado. Em todos os três artigos os novos modelos mostraram melhor performance nos exercícios de previsão de densidade condicional quando comparados a modelos recentes da literatura.