Desafios na previsão de séries temporais financeiras: o caso da taxa de câmbio EUR/USD

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Marques, André Filipe da Costa
Data de Publicação: 2017
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10451/30341
Resumo: Tese de mestrado, Matemática Financeira, Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2017
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spelling Desafios na previsão de séries temporais financeiras: o caso da taxa de câmbio EUR/USDTaxa de câmbio (EUR/USDSérie temporalPrevisãoModelos ARMAMétodo de Alisamento ExponencialModelos de Média MóvelTeses de mestrado - 2017Departamento de MatemáticaTese de mestrado, Matemática Financeira, Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2017Atendendo à motivação central do presente trabalho, que visa entender e, se possível, contornar alguns dos desafios que se colocam aquando da previsão de séries temporais financeiras, mais propriamente de séries temporais que exprimam os valores da taxa de câmbio EUR/USD, o principal objetivo deste estudo consiste no desenvolvimento e aplicação de uma análise econométrica, onde se pretende determinar o(s) modelo(s) que permite(m) obter a melhor previsão possível para a taxa de câmbio EUR/USD. Para tal, foram consideradas duas séries temporais referentes à taxa de câmbio em causa: uma série que reflete os valores diários da taxa, e outra série referente aos valores mensais da mesma. Com vista a uma perceção da temática em análise e à implementação prática dos modelos econométricos, a acrescer a uma breve contextualização sustentada na literatura científica, são apresentados, neste trabalho, conceitos teóricos indispensáveis à compreensão dos modelos implementados. Em termos práticos, os modelos de previsão utilizados neste trabalho foram: Modelos ARMA, Método de Alisamento Exponencial e Modelos de Média Móvel. Da implementação desenvolvida, concluiu-se que, de entre os modelos de previsão considerados, os modelos ARMA são os que apresentam melhores resultados de previsão, seguidos, com uma margem muito pequena, pelo Método de Alisamento Exponencial.Given the central motivation of this work, which aims to understand and, if possible, to overcome the main challenges posed by the forecasting of financial time series, more precisely time series that express the values of the EUR/USD exchange rate, the main goal of this study is the development and application of an econometric analysis in order to reach the model(s) that allows to obtain the best possible forecast for the EUR/USD exchange rate. For this, two time series were considered referring to the exchange rate in question: a serie that reflects the daily values of the rate and other serie referring to the monthly values of the same. In order to understand the thematic in analysis and the practical implementation of the econometric models, in addition to a brief contextualization based on the scientific literature, we present, in this work, indispensable theoretical concepts for the understanding of the implemented models. The prediction models used in this work are: ARMA models, Exponential Smoothing Method and Moving Average Models. It was concluded that, for the considered forecast models, the ARMA models presented the best prediction results, although followed, with a very small margin, by the Exponential Smoothing Method.Mendes, Diana E. AldeaRamos, Filipe Roberto de Jesus, 1981-Repositório da Universidade de LisboaMarques, André Filipe da Costa2018-01-09T15:20:12Z201720172017-01-01T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10451/30341TID:201865432porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP)instname:FCCN, serviços digitais da FCT – Fundação para a Ciência e a Tecnologiainstacron:RCAAP2025-03-17T13:46:24Zoai:repositorio.ulisboa.pt:10451/30341Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireinfo@rcaap.ptopendoar:https://opendoar.ac.uk/repository/71602025-05-29T02:53:29.968467Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP) - FCCN, serviços digitais da FCT – Fundação para a Ciência e a Tecnologiafalse
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