1. RI UFLA
  2. Programas de Pós-Graduação - Teses e Dissertações
  3. Estatística e Experimentação Agropecuária - Mestrado (Dissertações)
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dc.creatorSilva, Washington Santos da-
dc.date.accessioned2017-08-22T13:42:59Z-
dc.date.available2017-08-22T13:42:59Z-
dc.date.issued2017-08-22-
dc.date.submitted2003-02-04-
dc.identifier.citationSILVA, W. S. da. Modelagem da volatilidade dos índices financeiros IBOVESPA, Dow Jones e Standard & Poors utilizando modelos da classe ARCH. 2003. 92 p. Dissertação (Mestrado em Estatística e Experimentação Agropecuária)-Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2003.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/15253-
dc.descriptionEsta 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.-
dc.description.abstractWe 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.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Lavraspt_BR
dc.rightsacesso abertopt_BR
dc.subjectModelo ARCMpt_BR
dc.subjectFIGARCHpt_BR
dc.subjectVolatilidadept_BR
dc.subjectIbovespapt_BR
dc.subjectDow Jonespt_BR
dc.subjectStandart & Poorspt_BR
dc.titleModelagem da volatilidade dos índices financeiros IBOVESPA, Dow Jones e Standard & Poors utilizando modelos da classe ARCHpt_BR
dc.typedissertaçãopt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Estatística e Experimentação Agropecuáriapt_BR
dc.publisher.initialsUFLApt_BR
dc.publisher.countrybrasilpt_BR
dc.contributor.advisor1Sáfadi, Thelma-
dc.contributor.referee1Morettin, Pedro Alberto-
dc.contributor.referee2Castro Júnior, Luiz Gonzaga de-
dc.description.resumoExaminou-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.pt_BR
dc.publisher.departmentDepartamento de Ciências Exataspt_BR
dc.subject.cnpqEstatísticapt_BR
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