Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2022 |
| Autor(a) principal: |
Coelho, Murilo Getlinger |
| Orientador(a): |
Fernandes, Marcelo |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
eng |
| Instituição de defesa: |
Não Informado pela instituição
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Palavras-chave em Inglês: |
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| Link de acesso: |
https://hdl.handle.net/10438/33079
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Resumo: |
A previsão dos segundos momentos dos retornos de ativos é essencial na seleção de portfólio. Em um ambiente multivariado, a dimensionalidade do problema e a precisão das previsões são as principais preocupações. Propomos uma nova metodologia para prever matrizes de covariância unindo duas abordagens existentes na literatura: dados intradiários para aumentar a acurácia preditiva e fatores para reduzir a dimensionalidade. Assumimos um modelo GARCH realizado multivariado para os fatores e um conjunto de modelos GARCH multivariados realizados entre cada ação e os fatores. Comparamos nossa metodologia empíricamente com a literatura padrão, otimizando um portfólio no universo de ações do S&P500. |
