[pt] ANÁLISE DE DADOS DE ALTA FREQÜÊNCIA E DO PROCESSO DE FORMAÇÃO DE PREÇOS: O MODELO MULTIVARIADO EXPONENCIAL - EMACM

• Ano de defesa: 2006
• Autor(a) principal: GUSTAVO SANTOS RAPOSO
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: MAXWELL
• Palavras-chave em Português: [pt] GARCH; [pt] MODELO ORDERED PROBIT; [pt] SERIES TEMPORAIS NAO-LINEARES; [pt] MODELO CONDICIONAL MULTIVARIADO; [en] GARCH; [en] ORDERED PROBIT MODEL; [en] NONLINEAR TIME SERIES; [en] CONDITIONAL MULTIVARIATE MODELS
• Link de acesso: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=8620&idi=1; https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=8620&idi=2; http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.8620

[pt] A modelagem de dados que qualificam as transações de ativos financeiros, tais como, preço, spread de compra e venda, volume e duração, vem despertando o interesse de pesquisadores na área de finanças, levando a um aumento crescente do número de publicações referentes ao tema. As primeiras propostas se limitaram aos modelos de duração. Mais tarde, o impacto da duração sobre a volatilidade instantânea foi analisado. Recentemente, Manganelli (2002) incluiu dados referentes aos volumes transacionados dentro de um modelo vetorial. Neste estudo, nós estendemos o trabalho de Manganelli através da inclusão do spread de compra e venda num modelo vetorial autoregressivo, onde as médias condicionais do spread, volume, duração e volatilidade instantânea são descritas a partir de uma formulação exponencial chamada Exponential Multivariate Autoregressive Conditional Model (EMACM). Nesta nova proposta, não se fazem necessárias a adoção de quaisquer restrições nos parâmetros do modelo, o que facilita o procedimento de estimação por máxima verossimilhança e permite a utilização de testes de Razão de Verossimilhança na especificação da forma funcional do modelo (estrutura de interdependência). Em paralelo, a questão de antecipar movimentos nos preços de ativos financeiros é analisada mediante a utilização de um procedimento integrado, no qual, além da modelagem de dados financeiros de alta freqüência, faz-se uso de um modelo probit ordenado contemporâneo. O EMACM é empregado com o objetivo de capturar a dinâmica associada às variáveis e sua função de previsão é utilizada como proxy para a informação contemporânea necessária ao modelo de previsão de preços proposto.