925 resultados para probabilistic principal component analysis (probabilistic PCA)
Resumo:
O presente estudo busca analisar a adoção de técnicas de imunização de carteiras para a gestão dos hedges cambiais no ambiente corporativo de uma Trading Company, utilizando de forma pioneira a análise de componentes principais aplicada à curva cambial como uma alternativa aos modelos usualmente utilizados de hedge por exposição gerada (back-to-back) e duration hedge que mostram algumas deficiências em sua gestão. Para exemplificar a efetividade da estratégia de imunização foi gerada aleatoriamente uma carteira de exposição cambial com data base de 02/01/2013 composta por 200 transações com valores entre US$5 milhões e -US$10 milhões, para vencimentos também aleatórios entre 03/06/2013 e 01/12/2014 com vencimento no primeiro dia útil de cada mês. Os resultados da Análise de Componente Principais mostraram que para os períodos analisados de 1, 2 e 3 anos, os três primeiros componentes explicam respectivamente 97.17%, 97.90% e 97.53% da variabilidade da curva cambial. No que diz respeito à imunização da carteira, a estratégia que utiliza a metodologia de componentes principais mostrou-se altamente efetiva, quando comparadas à estratégia back-to-back, de forma a permitir a sua aplicabilidade no ambiente corporativo. A estratégia de hedge utilizando-se da Análise de Componentes Principais para 1, 2 e 3 anos e pelo Duration Hedge apresentaram uma efetividade de, respectivamente, 101.3%, 99.47%, 97.64% e 99.24% para o período analisado e uma amplitude na efetividade diária de 8.62%, 7.79%, 8.45% e 19.21% o que indica uma superioridade da estratégia em relação ao Duration Hedge. Os resultados obtidos nesse trabalho são de grande relevância para a gestão de risco corporativo no mercado local.
Resumo:
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.
Resumo:
The Forward Premium Puzzle (FPP) is how the empirical observation of a negative relation between future changes in the spot rates and the forward premium is known. Modeling this forward bias as a risk premium and under weak assumptions on the behavior of the pricing kernel, we characterize the potential bias that is present in the regressions where the FPP is observed and we identify the necessary and sufficient conditions that the pricing kernel has to satisfy to account for the predictability of exchange rate movements. Next, we estimate the pricing kernel applying two methods: i) one, du.e to Araújo et aI. (2005), that exploits the fact that the pricing kernel is a serial correlation common feature of asset prices, and ii) a traditional principal component analysis used as a procedure 1;0 generate a statistical factor modeI. Then, using on the sample and out of the sample exercises, we are able to show that the same kernel that explains the Equity Premi um Puzzle (EPP) accounts for the FPP in all our data sets. This suggests that the quest for an economic mo deI that generates a pricing kernel which solves the EPP may double its prize by simultaneously accounting for the FPP.
Resumo:
A proposta desta dissertação é analisar o comportamento econômico brasileiro em relação às demais economias de países emergentes e desenvolvidos, utilizando-se como metodologia a análise de componentes principais com variáveis de crescimento econômico e macroeconômicas como inflação, bolsa, moeda e juros. Visando obter uma robustez maior nos resultados foram realizados dois exercícios, primeiro buscou-se comparar o resultado obtido para o Brasil com outros países. No segundo exercício a comparação foi realizada para diferentes períodos de tempo, de maneira de separar o período em pré e pós-crise de 2009.
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Boal, Malvasia, Sercial and Verdelho are the main white grape varieties used in Madeira wine production. To estimate the free fraction of varietal aroma compounds of these varieties, 39 samples of musts were analysed to determine their content of monoterpenols and C13 norisoprenoids (terpenoids), using dynamic headspace solid-phase microextraction coupled with gas chromatography–mass spectrometry. The r-values for linearity studies of the analytical method used, varied between 0.977 (nerolidol) and 0.999 (linalool). The repeatability for each compound varied between 2.5% (citronellol) and 11.8% (β-ionone). The mean values from three vintages (1998, 1999 and 2000) confirmed that these musts have differentiated contents of terpenoids. In opposition to Verdelho musts, Malvasia showed the highest free terpenoids content. In order to establish relations between the compounds and the varieties under investigation, principal component analysis and linear discriminant analysis were applied to the data, revealing a good separation and classification power between the four groups as a function of varietal origin.
Resumo:
This study determines for the first time Na, K, Ca, Mg, Fe, Cu, Zn, Mn, Sr, Li and Rb contents in wines from the archipelagos of Madeira and Azores (Portugal). The greater part of the mean content for the different parameters fell within the ranges described in the literature, except for sodium whose higher content may be due to the effect of marine spray. ANOVA was used to establish the metals with significant differences in mean content between the wines from both archipelagos, between table and liquor wines of Madeira, and between wines of Pico and Terceira Islands from the Azores archipelago. Principal component analysis shows differences in the wines according to the wine-making process and/or the equipment employed. Stepwise linear discriminant analysis achieves a good classification and validation of wines according to the archipelago of origin, and the island in the case of Azores wines.