Volatilidade dos retornos dos índices de energias renováveis e choques de incertezas nos Estados Unidos e União Europeia

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2021
Autor(a) principal: Souza, Alexandre Gomes
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal da Paraíba
Brasil
Informática
Programa de Pós-Graduação em Modelagem Matemática e computacional
UFPB
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Energias renováveis
Volatilidade
Riscos
Incertezas
Choques
Renewable energy
Volatility
Scratchs
Uncertainties
Shocks
CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Link de acesso: https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/22975
Resumo: The goal of this work is to estimate the volatility of returns and shocks of uncertainties on the indices related to the performance of the renewable energy market in the USA and Europe. In this sense, an analysis of the risks associated with the European Renewable Energy and Renewable Energy Generation indexes can reveal how they affect the sector’s performance. First, structural break tests will be estimated on the return trajectories and check if the analysis should be divided between regimes. To estimate volatility, conditional heteroscedastic models proposed in the literature will be used, particularly the Dynamic conditional correlation multivariate GARCH (DCC-MGARCH). The data were chosen based on the Standard & Poor’s 500, WilderHill, Arca Tech 100, West Texas Intermediate and Morgan Stanley Capital International, Thomson Reuters/ CoreCommodity and U.S. Dollar indices. In addition to the estimates of all parameters, quasi-correlation matrices, quasi covariance, and uncertainties shocks over the studied indices will be obtained through impulse response functions obtained by a VAR model.
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