Modelagem da volatilidade dos índices financeiros IBOVESPA, Dow Jones e Standard & Poors utilizando modelos da classe ARCH

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2003
Autor(a) principal: Silva, Washington Santos da
Orientador(a): Sáfadi, Thelma
Banca de defesa: Morettin, Pedro Alberto, Castro Júnior, Luiz Gonzaga de
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Lavras
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Estatística e Experimentação Agropecuária
Departamento: Departamento de Ciências Exatas
País: brasil
Palavras-chave em Português:
Modelo ARCM
FIGARCH
Volatilidade
Ibovespa
Dow Jones
Standart & Poors
Área do conhecimento CNPq:
Estatística
Link de acesso: https://repositorio.ufla.br/handle/1/15253
Resumo: Esta dissertação/tese está disponível online com base na Resolução CEPE nº 090, de 24 de março de 2015, disponível em http://www.biblioteca.ufla.br/wordpress/wp-content/uploads/res090-2015.pdf, que dispõe sobre a disponibilização da coleção retrospectiva de teses e dissertações online no Repositório Institucional da UFLA, sem autorização prévia dos autores. Parágrafo Único. Caberá ao autor ou orientador a solicitação de restrição quanto à divulgação de teses e dissertações com pedidos de patente ou qualquer embargo similar. Art. 5º A obra depositada no RIUFLA que tenha direitos autorais externos à Universidade Federal de Lavras poderá ser removida mediante solicitação por escrito, exclusivamente do autor, encaminhada à Comissão Técnica da Biblioteca Universitária./ Arquivo gerado por meio da digitalização de material impresso. Alguns caracteres podem ter sido reconhecidos erroneamente.
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Art. 5º A obra depositada no RIUFLA que tenha direitos autorais externos à Universidade Federal de Lavras poderá ser removida mediante solicitação por escrito, exclusivamente do autor, encaminhada à Comissão Técnica da Biblioteca Universitária./ Arquivo gerado por meio da digitalização de material impresso. Alguns caracteres podem ter sido reconhecidos erroneamente.Examinou-se o processo de volatilidade de três índices financeiros, Ibovespa, Dow Jones e Standard & Poors (500), utilizando o modelo FIGARCH (Fractionally Integrate GARCH) e modelos ARCH (Autoregressive Condiíional Heteroskedasticity) tradicionais. Utilizaram-se quatro distribuições para os retornos: Nor mal, t-student, t assimétrica e distribuição cxponencial generealizada. Os modelos selecionados foram comparados quanto à qualidade do ajuste e acurácia preditiva fora da amostra. Os resultados empíricos mostraram que todas as séries evidenci aram a presença do efeito alavancagem na variância c as densidades com melhor desempenho foram a t-Student e a t-Student assimétrica. Os critérios de seleção de modelos evidenciaram que o modelo FIGARCH com distribuição t-Student as simétrica superou os modelos GARCH tradicionais quanto à qualidade do ajuste e acurácia preditiva no caso dos índices Ibovespa e, com a t-Student, Standard & Poors (500). Para o Dow Jones, um modelo GARCH com distribuição t-Student obteve o melhor desempenho.We examine lhe volatility process of three financial indexes Ibovespa, Dow Jones and Standard & Poors (500), using the FIGARCH (Fractionally Integrated GARCH) model and traditional ARCH (Autoregressive Conditional Heteroskedasticity) models. Four distributions was taken in to account for the returns; Nor mal, Student-t, skewed Student-t and the Generalized error dislribution(GED). The selected models were compared regarding out-of-sample forecasting accuracy and goodness-of-fit statistics. The empirical results show that ali series show signs of the levcrage cffcct for the variance and the best dcnsitics ovcrall were Student-t and the skewed Student-t. Regarding the several criterions used, the FIGARCH model with skewed Student-t outperform traditional ARCH models for the Ibo vespa, and with a Student-t, for the Standard & Poors (500) indexes. In the case of Dow Jones, the traditional GARCH model with l-Student for the returns was the best model.Universidade Federal de LavrasPrograma de Pós-Graduação em Estatística e Experimentação AgropecuáriaUFLAbrasilDepartamento de Ciências ExatasEstatísticaModelo ARCMFIGARCHVolatilidadeIbovespaDow JonesStandart & PoorsModelagem da volatilidade dos índices financeiros IBOVESPA, Dow Jones e Standard & Poors utilizando modelos da classe ARCHinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisSáfadi, ThelmaMorettin, Pedro AlbertoCastro Júnior, Luiz Gonzaga deSilva, Washington Santos dainfo:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFLAinstname:Universidade Federal de Lavras (UFLA)instacron:UFLAORIGINALDISSERTAÇÃO_Modelagem da volatilidade dos índices financeiros IBOVESPA, Dow Jones e Standard & Poors utilizando modelos da classe ARCH.pdfDISSERTAÇÃO_Modelagem da volatilidade dos índices financeiros IBOVESPA, Dow Jones e Standard & Poors utilizando modelos da classe ARCH.pdfapplication/pdf5315272https://repositorio.ufla.br/bitstreams/1d15caec-db2f-431f-b9dc-dc3165bb28a4/download5d6420468553994f751e8be7e4019fbaMD51trueAnonymousREADLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-8953https://repositorio.ufla.br/bitstreams/970890db-e959-48a4-a086-61dd80b17a93/download760884c1e72224de569e74f79eb87ce3MD52falseAnonymousREADTEXTDISSERTAÇÃO_Modelagem da volatilidade dos índices financeiros IBOVESPA, Dow Jones e Standard & Poors utilizando modelos da classe ARCH.pdf.txtDISSERTAÇÃO_Modelagem da volatilidade dos índices financeiros IBOVESPA, Dow Jones e Standard & Poors utilizando modelos da classe ARCH.pdf.txtExtracted texttext/plain103255https://repositorio.ufla.br/bitstreams/0198a2b7-3816-439c-8542-2708d4f95ac9/download8b4643a5b6bcbfa13c4820340948164eMD53falseAnonymousREADTHUMBNAILDISSERTAÇÃO_Modelagem da volatilidade dos índices financeiros IBOVESPA, Dow Jones e Standard & Poors utilizando modelos da classe ARCH.pdf.jpgDISSERTAÇÃO_Modelagem da volatilidade dos índices financeiros IBOVESPA, Dow Jones e Standard & Poors utilizando modelos da classe ARCH.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg4042https://repositorio.ufla.br/bitstreams/5330bacf-14ec-45b0-9914-6b22fd403af2/downloada239537d7793ec167661d03ccdeeecc7MD54falseAnonymousREAD1/152532025-08-05 17:12:52.553open.accessoai:repositorio.ufla.br:1/15253https://repositorio.ufla.brRepositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufla.br/server/oai/requestnivaldo@ufla.br || repositorio.biblioteca@ufla.bropendoar:2025-08-05T20:12:52Repositório Institucional da UFLA - Universidade Federal de Lavras (UFLA)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