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Análise de componentes independentes com aplicações em séries temporais financeiras (2010)

  • Authors:
  • USP affiliated authors: GEGEMBAUER, HUGO VALESINI - IME
  • USP Schools: IME
  • Subjects: ESTATÍSTICA APLICADA
  • Language: Português
  • Abstract: 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’s ajustou-se um modelo GARCH univariado para cada um deles, fazendo a previsão em seguida e comparando os resultados de diferentes números de CI’s 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.
  • Imprenta:
  • Data da defesa: 30.04.2010

  • Exemplares físicos disponíveis nas Bibliotecas da USP
    BibliotecaCód. de barrasNúm. de chamada
    IME31000063429QA282.21.T G299a e.2
    How to cite
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    • ABNT

      GEGEMBAUER, Hugo Valesini; MORETTIN, Pedro Alberto. Análise de componentes independentes com aplicações em séries temporais financeiras. 2010.Universidade de São Paulo, São Paulo, 2010.
    • APA

      Gegembauer, H. V., & Morettin, P. A. (2010). Análise de componentes independentes com aplicações em séries temporais financeiras. Universidade de São Paulo, São Paulo.
    • NLM

      Gegembauer HV, Morettin PA. Análise de componentes independentes com aplicações em séries temporais financeiras. 2010 ;
    • Vancouver

      Gegembauer HV, Morettin PA. Análise de componentes independentes com aplicações em séries temporais financeiras. 2010 ;

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