Comportamento I.I.D. ou fractal: uma análise de dependência de longo alcance no mercado brasileiro

dc.contributor.advisorADRIANA BRUSCATO BORTOLUZZO
dc.contributor.authorRodrigues, Bruno Gorgulho
dc.coverage.spatialSão Paulopt_BR
dc.creatorRodrigues, Bruno Gorgulho
dc.date.accessioned2015-03-19T18:36:21Z
dc.date.accessioned2021-09-13T02:24:37Z
dc.date.available2015-03-19
dc.date.available2015-03-19T18:36:21Z
dc.date.available2021-09-13T02:24:37Z
dc.date.issued2010
dc.date.submitted2010
dc.description.abstractO retorno de ações, assim como outras variáveis financeiras, é usualmente modelado segundo uma normal. No entanto, esta distribuição não é a mais adequada para dados financeiros. Este trabalho estuda o log-retorno de ações do mercado brasileiro com o intuito de oferecer evidencias claras que auxiliem na escolha dos modelos e métodos mais adequados para este tipo de variável, promovendo ganhos decorrentes da estimação com o uso de distribuições mais adequadas. Fica claro neste trabalho que os log-retornos apresentam elevada curtose, tornando a utilização da normal um equívoco. Neste trabalho são testadas distribuições usuais, genéricas, e um intermediário entre os dois pontos; é verificado que a generalização é algo necessário, mas algo muito genérico acaba por abrir espaço para um excesso de estimações e suposições que pode prejudicar a adequação no fim. As distribuições aqui explicadas e testadas são a normal, a generalized extreme value, a pareto generalizado, a stable, a fractional gaussian motion e a fractional stable motion.pt_BR
dc.description.otherThe stocks returns, just as other financial variables, are commonly modeled according to a Gaussian curve. However, this distribution is not the most adequate for financial data. This paper studies the log-return of stocks in the Brazilian market with the intent to offer clear evidence that may aid in the choice of the most adequate models and methods for this type of variable, providing the gains that arise from estimation with the most adequate distributions. It becomes clear in this paper that the log-returns present excess kurtosis, making the normal unsuitable for use. In this paper we test common distributions, generic ones, and some in between these two extremes; we can see that generalization is something necessary, but too much generalization may offer too many risks, since it becomes needed too many estimations and other suppositions that may prejudice the final adequacy. The distributions which are tested and explained in this paper are the Gaussian normal, the generalized extreme value, the generalized pareto, the stable, the fractional Gaussian motion and the fractional stable motion.pt_BR
dc.format.extent30 f.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.insper.edu.br/handle/11224/557
dc.language.isoPortuguêspt_BR
dc.rights.licenseTodos os documentos desta Coleção podem ser acessados, mantendo-se os direitos dos autores pela citação da origem.pt_BR
dc.subjectDistribuição de probabilidadespt_BR
dc.subjectLog-retornopt_BR
dc.subjectFractalpt_BR
dc.subjectStablept_BR
dc.subjectExtreme valuept_BR
dc.subjectGaussianapt_BR
dc.titleComportamento I.I.D. ou fractal: uma análise de dependência de longo alcance no mercado brasileiropt_BR
dc.typebachelor thesis
dspace.entity.typePublication
local.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
relation.isAdvisorOfPublicationccfd47d5-bd80-4464-98ce-629abb672e3d
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