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Dissertação de Mestrado
Documento
Autor
Nome completo
Daniel de Brito Reis
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2016
Orientador
Banca examinadora
Chiann, Chang (Presidente)
Sáfadi, Thelma
Toloi, Clelia Maria de Castro
Título em português
Abordagem semi-paramétrica para cópulas variantes no tempo em séries temporais financeiras
Palavras-chave em português
Cópulas variantes no tempo
Kernel
Ondaletas Haar
Polinômios de Taylor
Séries temporais
Resumo em português
Neste trabalho foram utilizadas cópulas bivariadas variantes no tempo para modelar a dependência entre séries de retornos financeiros. O objetivo deste trabalho é apresentar uma abordagem de estimação semi-paramétrica de cópulas variantes no tempo a partir de uma função de cópula paramétrica na qual o parâmetro varia no tempo. A função do parâmetro desconhecido será estimada pela aproximação de ondaleta Haar, polinômio de Taylor e Kernel. O desempenho dos três métodos de aproximação será comparado via estudos de simulação. Uma aplicação aos dados reais será apresentada para ilustrar a metodologia estudada.
Título em inglês
Semiparametric approach for time-varying copula in finacial time series
Palavras-chave em inglês
Smoothing Kernel approximation
Taylor series
Time series
Time-varying copula models
Wavelets Haar
Resumo em inglês
In this work the bivariate Time-varying copula models have been used to model the dependence between payback. The aim of this work is to present an approach of semiparametric estimation of Time-varying copula models from a parametric copula function in which the parameter varies with the time. The function of the unknown parameter will be estimated by Haar wavelet approach, Taylor series and smoothing Kernel approximation. The measured performance of the three estimation method will be compared by simulation study. An application of the data will be presented to illustrate the studied methodology.
 
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CopVarTemp.pdf (3.09 Mbytes)
Data de Publicação
2017-09-05
 
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