4 resultados para monitoring process mean and variance

em Repositório digital da Fundação Getúlio Vargas - FGV


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This paper reinterprets results of Ohanissian et al (2003) to show the asymptotic equivalence of temporally aggregating series and using less bandwidth in estimating long memory by Geweke and Porter-Hudak’s (1983) estimator, provided that the same number of periodogram ordinates is used in both cases. This equivalence is in the sense that their joint distribution is asymptotically normal with common mean and variance and unity correlation. Furthermore, I prove that the same applies to the estimator of Robinson (1995). Monte Carlo simulations show that this asymptotic equivalence is a good approximation in finite samples. Moreover, a real example with the daily US Dollar/French Franc exchange rate series is provided.

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O objetivo do presente trabalho é verificar se, ao levar-se em consideração momentos de ordem superior (assimetria e curtose) na alocação de uma carteira de carry trade, há ganhos em relação à alocação tradicional que prioriza somente os dois primeiros momentos (média e variância). A hipótese da pesquisa é que moedas de carry trade apresentam retornos com distribuição não-Normal, e os momentos de ordem superior desta têm uma dinâmica, a qual pode ser modelada através de um modelo da família GARCH, neste caso IC-GARCHSK. Este modelo consiste em uma equação para cada momento condicional dos componentes independentes, explicitamente: o retorno, a variância, a assimetria, e a curtose. Outra hipótese é que um investidor com uma função utilidade do tipo CARA (constant absolute risk aversion), pode tê-la aproximada por uma expansão de Taylor de 4ª ordem. A estratégia do trabalho é modelar a dinâmica dos momentos da série dos logartimos neperianos dos retornos diários de algumas moedas de carry trade através do modelo IC-GARCHSK, e estimar a alocação ótima da carteira dinamicamente, de tal forma que se maximize a função utilidade do investidor. Os resultados mostram que há ganhos sim, ao levar-se em consideração os momentos de ordem superior, uma vez que o custo de oportunidade desta foi menor que o de uma carteira construída somente utilizando como critérios média e variância.

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Com o objetivo de mostrar uma aplicação dos modelos da família GARCH a taxas de câmbio, foram utilizadas técnicas estatísticas englobando análise multivariada de componentes principais e análise de séries temporais com modelagem de média e variância (volatilidade), primeiro e segundo momentos respectivamente. A utilização de análise de componentes principais auxilia na redução da dimensão dos dados levando a estimação de um menor número de modelos, sem contudo perder informação do conjunto original desses dados. Já o uso dos modelos GARCH justifica-se pela presença de heterocedasticidade na variância dos retornos das séries de taxas de câmbio. Com base nos modelos estimados foram simuladas novas séries diárias, via método de Monte Carlo (MC), as quais serviram de base para a estimativa de intervalos de confiança para cenários futuros de taxas de câmbio. Para a aplicação proposta foram selecionadas taxas de câmbio com maior market share de acordo com estudo do BIS, divulgado a cada três anos.

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Standard models of moral hazard predict a negative relationship between risk and incentives, but the empirical work has not confirmed this prediction. In this paper, we propose a model with adverse selection followed by moral hazard, where effort and the degree of risk aversion are private information of an agent who can control the mean and the variance of profits. For a given contract, more risk-averse agents suppIy more effort in risk reduction. If the marginal utility of incentives decreases with risk aversion, more risk-averse agents prefer lower-incentive contractsj thus, in the optimal contract, incentives are positively correlated with endogenous risk. In contrast, if risk aversion is high enough, the possibility of reduction in risk makes the marginal utility of incentives increasing in risk aversion and, in this case, risk and incentives are negatively related.