Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2010 |
| Autor(a) principal: |
Gegembauer, Hugo Valesini |
| 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://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-20220712-124350/
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Resumo: |
Assumindo que os dados financeiros são gerados por um conjunto de componentes independentes (CI), iremos usar o modelo ICA-GARCH, uma alternativa aos modelos multivariados. Neste modelo a análise de componentes independentes serve para procurar os fatores latentes com heterocedasticidade condicional. Usou-se o algoritmo FastICA para estimar os componentes independentes e a matriz de pesos (A). Apó estimar os CI\2019s ajustou-se um modelo GARCH univariado para cada um deles, fazendo a previsão em seguida e comparando os resultados de diferentes números de CI\2019s usados. É fato que o modelo adotado reduz a complexidade de estimar modelos GARCH multivariados transformando-o em um número pequeno de modelos de volatidade univariados. |
