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Mostrando 1-4 de 4 artigos, teses e dissertações.
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1. Modelagem da volatilidade condicional incorporando o período não regular do pregão ao modelo APARCH
RESUMO O estudo busca avaliar como os períodos after-market e pré-abertura impactam a estimação da volatilidade condicional de um dia à frente. A volatilidade tem bastante destaque nos estudos de finanças, pois é parâmetro fundamental na precificação de derivativos, gestão de portfólios e de risco. Os resultados são relevantes para que agentes d
Rev. contab. finanç.. Publicado em: 01/11/2018
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2. Volatilidade dos Retornos de Commodities Agropecuárias Brasileiras: um teste utilizando o modelo APARCH
Resumo:Este estudo analisou (2005-2013) a persistência, a alavancagem e a variância incondicional dos retornos de commodities agropecuárias3. Assim, recorreu-se ao modelo denominado APARCH. As estimativas apontaram que a alavancagem não foi confirmada nessas séries; a variância condicional foi assimétrica nos retornos do etanol, do café, do algodão,
Rev. Econ. Sociol. Rural. Publicado em: 2015-06
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3. Risk management in international financial market: a comparative analyze between volatility models to Value-at-Risk estimation / Gestão de riscos no mercado financeiro internacional: uma análise comparativa entre modelos de volatilidade para estimação do Value-at-Risk
Durante os últimos anos, tem havido muitas mudanças na maneira como as instituições financeiras avaliam o risco. As regulações têm tido um papel muito importante no desenvolvimento das técnicas de medição do risco. Diante das diversidades de técnicas de estimação e análise de risco utilizadas pelas bolsas de valores e de futuros, nacionais e in
Publicado em: 2009
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4. InferÃncia Bayesiana Para os Modelos da Classe ARCH com PotÃncia AssimÃtrica. / Bayesian Inference for the Asymmetric Power ARCH Class of Models
Este trabalho desenvolve uma anÃlise bayesiana do modelo ARCH com potÃncia assimÃtrica. A anÃlise envolve a estimaÃÃo de parÃmetros, a prediÃÃo da variÃncia condicional e a seleÃÃo de modelos. Os procedimentos de inferÃncia bayesiana sÃo implementados usando-se o algoritmo de Metropolis-Hastings. Aplica-se a metodologia proposta a dados simulad
Publicado em: 2006