690 resultados para GARCH multivariado


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O primeiro ensaio desenvolve e implementa um modelo de proteção (hedging) dinâmico considerando as chamadas de margem. O segundo ensaio trata-se de uma revisão teórica e de uma análise empírica do impacto do mercado de crédito de carbono europeu, impulsionado pelo Protocolo de Kyoto, no mercado futuro da eletricidade na Europa.

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Este trabalho tem como objetivo fazer uma avaliação sobre a correlação entre os preços de açúcar crú e petróleo crú. Até poucos anos atrás, commodities agrícolas e energéticas possuíam uma baixa, ou até mesmo insignificante correlação entre as séries de preços. Este cenário vem se modificando nos últimos anos e este trabalho re-avalia a existência de correlação entre os mercados de açúcar crú e petróleo crú. Uma possível causa para este efeito é a utilização de commodities agrícolas na produção de combustíveis líquidos, como o etanol, sendo este o elo de conexão entre o mundo fossil e o mundo agrícola. Através de indices como o de correlação fica possível encontrar mecanismos de precificação e hedge em outros mercados mais líquidos e consequetemente mitigar o risco de comercialização de produtos como o açúcar e o etanol de origem de cana-de-açúcar. Em primeiro lugar procurou-se traçar um esboço das possíveis causas desta nova correlação entre commodities agrícolas e energéticas. Em seguida foram utilizados métodos estatísticos e econométricos para avaliar a existência de correlação significativa entre os preços das commodities escolhidas e como estas correlações tem se alterado ao longo do tempo. O modelo GARCH pode ser utilizado para descrever a volatilidade com menos parâmetros do que um modelo ARCH. Neste trabalho, foi selecionado primeiramente o melhor modelo GARCH para esta avaliação e, subsequentemente, este foi usado para avaliar a existência de alteração de correlação entre as variáveis escolhidas. Os resultados revelaram que o índice de correlação entre os preços do açúcar crú e do petróleo crú é estatisticamente diferente de zero e é crescente ao longo do período de tempo estudado. Contudo, apenas a variância condicional do preço do petróleo crú se alterou ao longo do tempo, não acontecendo o mesmo com o açúcar crú. Assim sendo, ainda não é possível afirmar que a correlação crescente observada entre os preços de açúcar crú e petróleo crú é decorrente da relação desses mercados com o mercado de biocombustíveis.

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Este trabalho busca analisar a relação entre as taxas de câmbio e a inflação no Brasil, tanto entre médias quanto entre volatilidades, fazendo uso de instrumentais econométricos mais sofisticados que aqueles até então aplicados na literatura existente. No que se refere à relação entre médias, ou a estimação do pass-through da taxa de câmbio para a inflação, analisou-se a relação entre tais variáveis no período compreendido entre 1980 e 2002, considerando dois índices de preços ao consumidor (IPCA e IGP-DI) e um índice de preços ao produtor (IPA-DI). A abordagem teórica partiu do modelo de FEENSTRA e KENDAL (1997), com algumas adaptações para a economia brasileira. Os testes empíricos foram realizados aplicando o Filtro de Kalman, após a demonstração de que este gera melhores resultados que as estimações por OLS tradicionalmente usadas. Os resultados mostram que o ambiente inflacionário e o regime cambial percebido pelos agentes afetam o grau de pass-through do câmbio para os preços ao consumidor. Observou-se uma redução no pass-through após a implementação do Real para os índices de preço ao consumidor (IPCA) ou com um componente de preços ao consumidor incorporado (IGP-DI) e uma redução ainda mais intensa após a adoção do regime de taxas de câmbio flutuantes em 1999. Já no que se refere à relação entre volatilidades, aplicou-se um modelo GARCH bivariado, trabalhando-se diretamente com os efeitos das volatilidades condicionais, aspecto ainda não abordado na literatura existente Foi encontrada uma relação semi-côncava entre as variâncias da taxa de câmbio e da inflação, diferente do estimado para séries financeiras e em linha com intuições sugeridas em outros estudos. Esta aplicação inova ao (i) estabelecer uma relação entre volatilidades da taxa de câmbio e da inflação, (ii) aplicar um modelo GARCH multivariado, usando variâncias condicionais para analisar a relação entre aquelas volatilidades e (iii) mostrar que os testes tradicionais realizados com séries de volatilidade construídas exogenamente são sensíveis ao critério escolhido para a construção de tais séries, ocultando características relevantes daquela relação. PALAVRAS-CHAVE: Taxas de câmbio, inflação, pass-through, volatilidade, Filtro de Kalman, GARCH

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o presente trabalho versa, fundamentalmente, sobre o entendimento da volatilidade, sua modelagem e estimação. Como objeto mais específico, tem-se a comparação de dois métodos de estimação da razão de hedge para uma carteira com dois ativos: dólar spot e dólar futuro. Usando dados para dois períodos - abril de 1995 a março de 2004 e janeiro de 1999 a 30 de março de 2004 -, a análise pelo método MGARCH-BEKK-Diagonal se mostrou superior ao MQO, no sentido de que, com o primeiro, conseguiu-se uma variação percentual negativa da variância da carteira em relação à carteira sem hedge - resultado oposto ao obtido, usando-se a outra abordagem. Sugere-se aqui que a explicação do sucesso de um modelo multivariado - extensão do modelo ARCH inicialmente proposto por Engle (1982) - deve-se a sua melhor adequação a um fato estilizado em Finanças: a concentração de volatilidade durante certos períodos, bem como ao uso de uma covariância em cuja estrutura se consideram seu caráter autoregressivo e o efeito de choques passados. A redução percentual da variância obtida indica ainda a importância do mercado futuro de dólar para a atividade de hedge e para a diminuição da incerteza.

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Although stock prices fluctuate, the variations are relatively small and are frequently assumed to be normal distributed on a large time scale. But sometimes these fluctuations can become determinant, especially when unforeseen large drops in asset prices are observed that could result in huge losses or even in market crashes. The evidence shows that these events happen far more often than would be expected under the generalized assumption of normal distributed financial returns. Thus it is crucial to properly model the distribution tails so as to be able to predict the frequency and magnitude of extreme stock price returns. In this paper we follow the approach suggested by McNeil and Frey (2000) and combine the GARCH-type models with the Extreme Value Theory (EVT) to estimate the tails of three financial index returns DJI,FTSE 100 and NIKKEI 225 representing three important financial areas in the world. Our results indicate that EVT-based conditional quantile estimates are much more accurate than those from conventional AR-GARCH models assuming normal or Student’s t-distribution innovations when doing out-of-sample estimation (within the insample estimation, this is so for the right tail of the distribution of returns).

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This paper offers a new approach to estimating time-varying covariance matrices in the framework of the diagonal-vech version of the multivariate GARCH(1,1) model. Our method is numerically feasible for large-scale problems, produces positive semidefinite conditional covariance matrices, and does not impose unrealistic a priori restrictions. We provide an empirical application in the context of international stock markets, comparing the nev^ estimator with a number of existing ones.

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In this article, we develop a specification technique for building multiplicative time-varying GARCH models of Amado and Teräsvirta (2008, 2013). The variance is decomposed into an unconditional and a conditional component such that the unconditional variance component is allowed to evolve smoothly over time. This nonstationary component is defined as a linear combination of logistic transition functions with time as the transition variable. The appropriate number of transition functions is determined by a sequence of specification tests. For that purpose, a coherent modelling strategy based on statistical inference is presented. It is heavily dependent on Lagrange multiplier type misspecification tests. The tests are easily implemented as they are entirely based on auxiliary regressions. Finite-sample properties of the strategy and tests are examined by simulation. The modelling strategy is illustrated in practice with two real examples: an empirical application to daily exchange rate returns and another one to daily coffee futures returns.

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The goal of this paper is to estimate time-varying covariance matrices.Since the covariance matrix of financial returns is known to changethrough time and is an essential ingredient in risk measurement, portfolioselection, and tests of asset pricing models, this is a very importantproblem in practice. Our model of choice is the Diagonal-Vech version ofthe Multivariate GARCH(1,1) model. The problem is that the estimation ofthe general Diagonal-Vech model model is numerically infeasible indimensions higher than 5. The common approach is to estimate more restrictive models which are tractable but may not conform to the data. Our contributionis to propose an alternative estimation method that is numerically feasible,produces positive semi-definite conditional covariance matrices, and doesnot impose unrealistic a priori restrictions. We provide an empiricalapplication in the context of international stock markets, comparing thenew estimator to a number of existing ones.

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Cuando se realiza una encuesta social en un amplio territorio queda siempre el deseo de aplicar análisis similares a los realizados en la encuesta a poblaciones o territorios más reducidos, evidentemente utilizando los propios datos de la encuesta. El objetivo de este articulo consiste en mostrar cómo cada estrato de una muestra estratificada puede constituir una base muestral para llevar a cabo dichos análisis con todas las garantías de precisión o, al menos, con garantías calculables y aceptables sin aumentar el número muestral para la encuesta general.

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Os objetivos deste trabalho foram estimar parâmetros genéticos e fenotípicos e realizar a predição de valores genéticos de matrizes e procedências de erva-mate (Ilex paraguariensis). Foram avaliadas 164 progênies de oito procedências, em três locais (Ivaí, PR, Guarapuava, PR e Rio Azul, PR), em relação ao caráter produção de massa foliar (PMF). Os componentes de variância, parâmetros genéticos e valores genéticos foram estimados pelo procedimento REML/BLUP individual (máxima verossimilhança restrita/melhor predição linear não viciada), realizando a análise multivariada para os três locais. Os coeficientes de herdabilidade individual, no sentido restrito, para o caráter PMF foram 0,15 em Ivaí, 0,62 em Guarapuava e 0,23 em Rio Azul. A baixa magnitude desses coeficientes em Ivaí e Rio Azul demanda a utilização de métodos de seleção que utilizem todos os efeitos aleatórios do modelo estatístico. O efeito de procedências foi significativo em Ivaí e Rio Azul, com correlação fenotípica intraclasse de 0,13 em Ivaí e de 0,09 em Rio Azul. As procedências apresentaram correlação genética de 0,95 entre os locais Ivaí e Rio Azul. Nesses locais, as procedências foram mais estáveis nos diferentes ambientes do que as progênies. Foram preditos os valores genéticos em relação a todas as procedências e matrizes em todos os locais quanto ao caráter avaliado. As melhores procedências são Barão de Cotegipe, Quedas do Iguaçu, Cascavel e Ivaí.

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Efetuou-se a caracterização de plantas de sapotilha da coleção do CATIE com base em características qualitativas e quantitativas. Foram consideradas, no presente estudo, 49 variáveis, sendo 31 quantitativas e 18 qualitativas. Para a análise estatística dos dados, utilizou-se da análise de conglomerados, análise discriminante, discriminante canônica, provas F para características quantitativas e chi2 para as qualitativas. As 13 plantas avaliadas formaram três grupos, com quatro, seis e três plantas, respectivamente. Para estes agrupamentos, a prova F indicou somente seis características significativas entre os grupos das 31 avaliadas: diâmetro do fruto, diâmetro da polpa, rendimento do fruto, largura da folha, acidez e glicose. chi2 apontou apenas a forma do fruto como diferente entre os três grupos das 18 avaliadas.

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The concentrations of Cu, Pb, Zn, Cr, Ni, Al, Mn and Fe were measured by atomic absorption spectrometry, of 19 topsoil samples collected in the Teresina city urban area to discriminate natural and anthropic contributions and identify possible sources of pollution. The average concentrations of Cu, Zn, Pb and Cr of the urban soils were 6.11, 8.56, 32.12 and 7,17 mg/kg-1, respectively. Statistical analysis techniques, such as principal component analysis (PCA) and hierarchical cluster analysis (HCA), were used to analyze the data. Mn, Ni and Cr levels were interpreted as natural contributions, whereas Pb, Zn and, in part, Cu were accounted for mainly by anthropic activities. High Pb levels were observed in the ancient avenues.

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The aim of this work is to compare two families of mathematical models for their respective capability to capture the statistical properties of real electricity spot market time series. The first model family is ARMA-GARCH models and the second model family is mean-reverting Ornstein-Uhlenbeck models. These two models have been applied to two price series of Nordic Nord Pool spot market for electricity namely to the System prices and to the DenmarkW prices. The parameters of both models were calibrated from the real time series. After carrying out simulation with optimal models from both families we conclude that neither ARMA-GARCH models, nor conventional mean-reverting Ornstein-Uhlenbeck models, even when calibrated optimally with real electricity spot market price or return series, capture the statistical characteristics of the real series. But in the case of less spiky behavior (System prices), the mean-reverting Ornstein-Uhlenbeck model could be seen to partially succeeded in this task.