Análise de switching points em flutuações financeiras: aplicações no mercado de energia

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2011
Autor(a) principal: Rivera-Castro, Miguel Angel
Orientador(a): Andrade, Roberto Fernandes Silva
Banca de defesa: Andrade, Roberto Fernandes Silva, Borges, Ernesto Pinheiro, Porto, Celia Beatriz Anteneodo de, Melo, Silvio Alexandre Beisl Vieira de, Quintella, Rogério Hermida, Tabak, Benjamin Miranda
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal da Bahia. Escola Politécnica
Programa de Pós-Graduação: em Energia e Ambiente
Departamento: Não Informado pela instituição
País: brasil
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: http://repositorio.ufba.br/ri/handle/ri/19593
Resumo: Neste trabalho se pretende fazer a aplicaço de algumas ferramentas da física estatística para o estudo dos fenômenos chamados de Switching Points (SP’s) em ativos financeiros do setor de energia. O estudo se concentra nas flutuações de preços geradas pelo comportamento coletivo que podem ser associados em muitos momentos `as subidas e quedas bruscas de preços, caracterizando desta forma o fenômeno em estudo. Nos últimos anos, novas formas interdisciplinares foram desenvolvidas para o estudo das ciências econômicas, entre estas tem se destacado a econofísica. A econofísica usa o arcabouço teórico da física estatística para a explicação dos fenômenos econômicos. Do ponto de vista físico estatístico, os mercados financeiros são um típico sistema complexo, j´a que possui um grande número grande de participantes com percepções diferentes e conflito de interesses, e os movimentos dos preços são interpretados como efeitos coletivos macroscópicos observáveis gerados a partir das interações microscópicas entre os agentes. Por outro lado, a natureza estocástica do mercado financeiro resulta da sua complexidade e do fato que são diversas as causas que podem gerar pequenas perturbações que, coletivamente,podem resultar em grandes efeitos. Portanto, os mercados financeiros oferecem sistemas ideais para estudar a complexidade de comportamentos estocásticos.