Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2021 |
Autor(a) principal: |
Vieira, Leonardo Ieracitano |
Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
Tipo de documento: |
Dissertação
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Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
Idioma: |
por |
Instituição de defesa: |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
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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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Link de acesso: |
https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/96/96131/tde-01102021-091638/
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Resumo: |
O presente trabalho é um exercício preditivo para a dinâmica da matriz de covariância incondicional de ativos do mercado brasileiro. Levamos em consideração métodos distintos para o cálculo da matriz, esquivando-se da matriz de covariância amostral e avaliamos o impacto preditivo no uso de regressões com encolhimento na estimação da matriz de covariância explicada pelo seu passado - um formato autorregressivo, portanto. Diferentemente do mundo univariado, o estudo de matriz de covariância tornou-se custoso devido à maldição da dimensionalidade. Tradicionalmente, via VAR, o exercício proposto traria problemas de especificação e também de dimensão, devido ao grande número de covariadas. Os resultados encontrados mostram que não necessariamente temos pior desempenho preditivo ao reduzir o número de séries, mas com a metodologia do MCS não rejeitamos a hipótese de mesma habilidade preditiva entre modelos que selecionam variáveis e que não o fazem. Diante do exercício proposto investigamos quais dificuldades e padrões estão inseridos nos dados no contexto do mercado brasileiro: trata-se de um mercado pouco líquido e que mesmo em ativos mais negociados temos problemas de dados faltantes e de concentração setorial nos ativos mais negociados. Do ponto de vista econômico encontramos resultados em linha com a literatura de referência, mostrando maior dinâmica intra setorial para processos de variância e do ponto de vista preditivo não encontramos um padrão claro para os processos de covariância. |