Árvores geradoras mínimas do mercado financeiro a partir de distâncias entre distribuições de probabilidade do retorno do preço de ações

• Ano de defesa: 2019
• Autor(a) principal: Montanari, Gisele Siqueira
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Árvore geradora mínima; Correlação; Correlation; Distância entre distribuições de probabilidade; Distribuição de probabilidade; Mercado de ações; Minimum spanning tree; Networks; Probability distribution; Probability distributions distance; Redes; Stock markets
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/96/96132/tde-07022020-101508/

Neste trabalho propõe-se a obtenção de árvores geradoras mínimas do mercado financeiro a partir de uma distância entre as distribuições de probabilidade do retorno do preço de ações. A distância proposta permite definir uma intensidade de ligação entre os ativos do mercado que é relacionada a similaridade entre suas distribuições de probabilidade. Como aplicação, foram obtidas as árvores geradoras mínimas mensais da carteira de ações do IBOVESPA para os meses de maio, junho, julho e agosto de 2019 a partir das distribuições empíricas de probabilidade dos retornos de preços com transações registradas a cada 15 minutos. As árvores geradoras mínimas obtidas foram caracterizadas por suas distribuições de grau simples e de grau ponderado e comparadas com os resultados para árvores geradoras mínimas baseadas em correlação. A distribuição de grau simples para as árvore mínimas baseadas em distribuição de probabilidade apresentaram menor dispersão e um número de menor de ações na periferia da rede (ações com grau 1) quando comparadas com as redes baseadas em correlação. A distribuição de grau ponderado das redes baseadas em distribuição de probabilidade apresentaram grau médio ponderado praticamente constante ao longo dos períodos e com valores sempre acima do grau médio ponderado das redes baseadas em correlação. A classificação das ações nos graus ponderados das redes baseadas em distribuição de probabilidade tem pouca variabilidade se consideradas ações com mesmo grau simples quando comparadas com as redes baseadas em correlação.