Robustez em processos heterocedásticos contaminados por outliers aditivos: uma abordagem M-Quantile
Nome: PATRICK FERREIRA PATROCINIO
Tipo: Dissertação de mestrado acadêmico
Data de publicação: 26/05/2021
Orientador:
Nome |
Papel |
|---|---|
| EDSON ZAMBON MONTE | Co-orientador |
| VALDÉRIO ANSELMO REISEN | Orientador |
Banca:
| Nome |
Papel |
|---|---|
| EDSON ZAMBON MONTE | Examinador Interno |
| PASCAL BONDON | Examinador Externo |
| VALDÉRIO ANSELMO REISEN | Orientador |
| VERÓNICA ANDREA GONZALÉZ-LOPEZ | Examinador Externo |
Resumo: Séries temporais financeiras possuem características que os distinguem de outras séries existentes, comumente conhecidas como fatos estilizados de séries financeiras. Uma dessas características é a presença de outliers na série, o que dificulta sua modelagem e previsão. Adicionalmente, essas séries possuem substancial sensibilidade a decisões políticas, sociais e econômicas, gerando um aumento em sua volatilidade. Esta pesquisa tem o objetivo de apresentar o estimador de regressão quantílica M, discutido em Breckling e Chambers (1988), como abordagem alternativa para estimar os parâmetros do processo Autorregressivo Generalizado com Variância Heterocestática Condicional (GARCH), amplamente utilizado para modelar e prever séries temporais financeiras. É bem conhecido que o estimador de regressão quantílica M é consistente na presença de outliers aditivos, ou seja, possui a propriedade de robustez, e recentemente foi amplamente utilizado para estimar séries temporais lineares com diferentes estruturas de correlação, seja no domínio do tempo ou da frequência. Simulações serão realizadas para verificar o desempenho do método para pequenos tamanhos de amostra. Séries temporais com variância dependente do tempo (volatilidade) têm sido estudadas por vários autores em diferentes áreas da conhecimento. Aqui, em particular, a motivação do estudo proposto em um problema real é modelar e prever variáveis da área financeiros, com atenção especial às variáveis de retorno de ativos que, em geral, não preservam a propriedade de variância constante ao longo do tempo.
