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dc.contributor.advisorRossi, Marina Delmondes de Carvalho-
dc.contributor.authorOliveira, Victor Candido de-
dc.date.accessioned2020-05-26T15:29:05Z-
dc.date.available2020-05-26T15:29:05Z-
dc.date.issued2020-05-26-
dc.date.submitted2019-08-29-
dc.identifier.citationOLIVEIRA, 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.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.unb.br/handle/10482/37867-
dc.descriptionDissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade, Departamento de Economia, Programa de Pós-Graduação em Ciências Econômicas, 2019.pt_BR
dc.description.abstractEste 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.pt_BR
dc.description.sponsorshipConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq).pt_BR
dc.language.isoInglêspt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.titleFatores comuns e variáveis não observáveis na dinâmica das taxas de câmbiopt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
dc.subject.keywordCâmbiopt_BR
dc.subject.keywordEconometriapt_BR
dc.subject.keywordAprendizagem de máquinapt_BR
dc.subject.keywordCâmbiopt_BR
dc.rights.licenseA concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.bce.unb.br, www.ibict.br, http://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon?lng=pt&skin=ndltd sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data.pt_BR
dc.description.abstract1This 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.pt_BR
dc.description.unidadeFaculdade de Economia, Administração, Contabilidade e Gestão de Políticas Públicas (FACE)pt_BR
dc.description.unidadeDepartamento de Economia (FACE ECO)pt_BR
dc.description.ppgPrograma de Pós-Graduação em Economiapt_BR
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