http://repositorio.unb.br/handle/10482/37867
Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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2019_VictorCandidodeOliveira.pdf | 2,29 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
Título: | Fatores comuns e variáveis não observáveis na dinâmica das taxas de câmbio |
Autor(es): | Oliveira, Victor Candido de |
Orientador(es): | Rossi, Marina Delmondes de Carvalho |
Assunto: | Câmbio Econometria Aprendizagem de máquina Câmbio |
Data de publicação: | 26-Mai-2020 |
Data de defesa: | 29-Ago-2019 |
Referência: | OLIVEIRA, Victor Candido de. Fatores comuns e variáveis não observáveis na dinâmica das taxas de câmbio. 2019. 33 f., il. Dissertação (Mestrado em Economia)—Universidade de Brasília, Brasília 2019. |
Resumo: | Este artigo estuda variáveis não observáveis presentes na dinâmica da taxa de câmbio, usando modelos de fatores para extração de uma dinâmica comum para mais de 20 taxas de câmbio. A principal contribuição é o uso de técnicas supervisionadas de aprendizado de máquina, a fim de identificar as variáveis subjacentes que conduzem a dinâmica não observável de um painel feito com 26 taxas de câmbio usando um modelo de lasso rigoroso. A maioria dos resultados está correlacionada com a teoria macroeconômica e financeira. |
Abstract: | This paper studies non-observable variables in the exchange rate dynamics using factor models in order to extract a common dynamic from more than 20 exchange rates. The main contribution is the use of supervised machine learning techniques in order to identify the underlining variables that drive the non-observable dynamics of a panel made with 26 exchange rates using a rigorous lasso model. Most of the results are correlated with macroeconomic and financial theory. |
Unidade Acadêmica: | Faculdade de Economia, Administração, Contabilidade e Gestão de Políticas Públicas (FACE) Departamento de Economia (FACE ECO) |
Informações adicionais: | Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade, Departamento de Economia, Programa de Pós-Graduação em Ciências Econômicas, 2019. |
Programa de pós-graduação: | Programa de Pós-Graduação em Economia |
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Agência financiadora: | Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq). |
Aparece nas coleções: | Teses, dissertações e produtos pós-doutorado |
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