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2020_JoséBonifaciodeAraújoJúnior.pdf15,56 MBAdobe PDFVisualizar/Abrir
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dc.contributor.advisorMedeiros, Otávio Ribeiro de-
dc.contributor.authorAraújo Júnior, José Bonifácio-
dc.date.accessioned2020-07-02T13:23:43Z-
dc.date.available2020-07-02T13:23:43Z-
dc.date.issued2020-07-02-
dc.date.submitted2020-02-17-
dc.identifier.citationARAÚJO JÚNIOR, José Bonifácio. Modelagem econométrica em alta frequência em um mercado de ações emergente. 2020. 241 f., il. Tese (Doutorado em Ciências Contábeis)—Universidade de Brasília, Brasília, 2020.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.unb.br/handle/10482/38742-
dc.descriptionTese (doutorado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Economia, Administração, Contabilidade e Gestão de Políticas Públicas, Departamento de Ciências Contábeis e Atuariais, Programa de Pós-Graduação em Ciências Contábeis, 2020.pt_BR
dc.description.abstractEste trabalho buscou efetuar uma análise econométrica do mercado de ações brasileiro na alta frequência a fim de confirmar alguns fatos estilizados e achados empíricos da literatura, verificando o impacto do tratamento de outliers no ajuste de modelos de Duration e modelos de volatilidade, bem como testar o impacto dos diferentes métodos de agregação das séries e de estimação da volatilidade realizada no ajuste de modelos de volatilidade de alta frequência. Observou-se uma confirmação dos fatos estilizados relatados na literatura relativos a curtose e autocorrelação dos retornos. Percebeu-se também que a qualidade do ajustamento dos modelos ACD cresce à medida que se aumenta o parâmetro k do algoritmo de Brownlees & Gallo (2006), mas que os outros dois parâmetros possuem pouca influência. Com relação ao modelos HARRV, observou-se que os melhores modelos foram, predominantemente, aqueles estimados com base na medida ROWCOV, com método de agregação MIDAS e nas frequências mais altas de 1 minutos e 30 segundos. Com relação ao modelos HEAVY para o BOVA11, os que tiveram o melhor ajuste foram os estimados com base na medida RKERNELCOV, para dados brutos e ROWCOV na frequência de 10 minutos, para dados tratados.pt_BR
dc.language.isoPortuguêspt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.titleModelagem econométrica em alta frequência em um mercado de ações emergentept_BR
dc.typeTesept_BR
dc.subject.keywordFinançaspt_BR
dc.subject.keywordVolatilidadept_BR
dc.subject.keywordMercado de ações - Brasilpt_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 is aimed at performing an econometric analysis of the Brazilian stock market at high frequency in order to confirm some of the stylized facts and empirical findings in the high-frequency literature, verifying the impact of outlier treatment on the Duration and volatility models goodness of fit, as well as testing the impact of different series aggregation and volatility estimation methods performed in the fit of high frequency volatility models. Confirmation of the stylized facts reported in the literature regarding kurtosis and return autocorrelation was observed. It was also noticed that the goodness of fit of the ACD models grows as parameter k of the Brownlees & Gallo (2006) algorithm increases, but the other two parameters have little influence on it. Regarding the HARRV models, we observed that the best models were predominantly those estimated based on the ROWCOV measure, with the MIDAS aggregation method and at the highest frequencies of 1 minutes and 30 seconds. Regarding the HEAVY models for BOVA11, the ones that had the best fit were those estimated based on the RKERNELCOV measure for raw data and 10-minute ROWCOV for treated data.pt_BR
dc.description.unidadeFaculdade de Economia, Administração, Contabilidade e Gestão de Políticas Públicas (FACE)pt_BR
dc.description.unidadeDepartamento de Ciências Contábeis e Atuariais (FACE CCA)pt_BR
dc.description.unidadeFaculdade de Economia, Administração, Contabilidade e Gestão de Políticas Públicas (FACE)-
dc.description.unidadeDepartamento de Ciências Contábeis e Atuariais (FACE CCA)-
dc.description.ppgPrograma de Pós-Graduação em Ciências Contábeis-
Aparece nas coleções:Teses, dissertações e produtos pós-doutorado

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