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Modelagem e previsão da volatilidade para dados financeiros de alta dimensão

Processo: 16/18599-4
Modalidade de apoio:Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
Vigência (Início): 01 de dezembro de 2016
Vigência (Término): 29 de março de 2019
Área do conhecimento:Ciências Sociais Aplicadas - Economia - Métodos Quantitativos em Economia
Pesquisador responsável:Pedro Luiz Valls Pereira
Beneficiário:Carlos Cesar Trucios Maza
Instituição Sede: Escola de Economia de São Paulo (EESP). Fundação Getúlio Vargas (FGV). São Paulo , SP, Brasil
Vinculado ao auxílio:13/22930-0 - Descoberta de preços em carteiras de arbitragem de alta dimensão, AP.TEM
Bolsa(s) vinculada(s):18/03012-3 - Técnicas dinâmicas robustas de redução de dimensão para volatilidades, BE.EP.PD
Assunto(s):Econometria   Análise de séries temporais   Previsão (análise de séries temporais)   Medição de risco   Finanças   Investimentos
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Curse of dimensionality | Forecast | Outliers | Portfolios | Regime switching | Risk measures | Econometria e Séries Temporais

Resumo

O projeto de pesquisa tem como objetivo propor modelos e métodos de previsão multivariados da volatilidade para dados financeiros de alta dimensão. Serão considerados métodos para obter previsões pontuais, previsão por intervalo e densidades de previsão. Comparações com métodos propostos na literatura serão realizadas, assim como experimentos de Monte Carlo para avaliar o desempenho dos procedimentos propostos em amostras finitas e avaliar o desempenho na construção de medidas de risco e na construção de carteiras de investimentos. Serão também realizadas aplicações com séries financeiras brasileiras e não brasileiras. (AU)

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Publicações científicas (6)
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
TRUCIOS, CARLOS; MAZZEU, JOAO H. G.; HALLIN, MARC; HOTTA, LUIZ K.; VALLS PEREIRA, PEDRO L.; ZEVALLOS, MAURICIO. Forecasting Conditional Covariance Matrices in High-Dimensional Time Series: A General Dynamic Factor Approach. JOURNAL OF BUSINESS & ECONOMIC STATISTICS, . (18/04654-9, 16/18599-4, 18/03012-3)
TRUCIOS, CARLOS; TIWARI, AVIRAL K.; ALQAHTANI, FAISAL. Value-at-risk and expected shortfall in cryptocurrencies' portfolio: a vine copula-based approach. APPLIED ECONOMICS, v. 52, n. 24, . (16/18599-4)
TRUCIOS, CARLOS. Forecasting Bitcoin risk measures: A robust approach. INTERNATIONAL JOURNAL OF FORECASTING, v. 35, n. 3, p. 836-847, . (16/18599-4, 18/03012-3)
TRUCIOS, CARLOS; MAZZEU, JOAO H. G.; HOTTA, LUIZ K.; VALLS PEREIRA, PEDRO L.; HALLIN, MARC. Robustness and the general dynamic factor model with infinite-dimensional space: Identification, estimation, and forecasting. INTERNATIONAL JOURNAL OF FORECASTING, v. 37, n. 4, p. 1520-1534, . (16/18599-4, 18/03012-3, 18/04654-9)
TRUCIOS, CARLOS; ZEVALLOS, MAURICIO; HOTTA, LUIZ K.; SANTOS, ANDRE A. P.. Covariance Prediction in Large Portfolio Allocation. ECONOMETRICS, v. 7, n. 2, . (16/18599-4, 18/03012-3, 13/00506-1, 18/04654-9)
TRUCIOS, CARLOS; HOTTA, LUIZ K.; VALLS PEREIRA, PEDRO L.. On the robustness of the principal volatility components. JOURNAL OF EMPIRICAL FINANCE, v. 52, p. 201-219, . (13/22930-0, 16/18599-4, 18/03012-3)

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