Análise de componentes independentes com aplicações em séries temporais financeiras
| Autor: | Hugo Valesini Gegembauer |
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| Přispěvatelé: | Pedro Alberto Morettin |
| Rok vydání: | 2022 |
| Zdroj: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP Universidade de São Paulo (USP) instacron:USP |
| DOI: | 10.11606/d.45.2010.tde-20220712-124350 |
| Popis: | Assumindo que os dados financeiros são gerados por um conjunto de componentes independentes (CI), iremos usar o modelo ICA-GARCH, uma alternativa aos modelos multivariados. Neste modelo a análise de componentes independentes serve para procurar os fatores latentes com heterocedasticidade condicional. Usou-se o algoritmo FastICA para estimar os componentes independentes e a matriz de pesos (A). Apó estimar os CI\2019s ajustou-se um modelo GARCH univariado para cada um deles, fazendo a previsão em seguida e comparando os resultados de diferentes números de CI\2019s usados. É fato que o modelo adotado reduz a complexidade de estimar modelos GARCH multivariados transformando-o em um número pequeno de modelos de volatidade univariados. not available |
| Databáze: | OpenAIRE |
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