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Disertación de Maestría
DOI
https://doi.org/10.11606/D.92.2002.tde-20122021-162925
Documento
Autor
Nombre completo
João Alberto Domenici
Dirección Electrónica
Instituto/Escuela/Facultad
Área de Conocimiento
Fecha de Defensa
Publicación
São Paulo, 2002
Director
Tribunal
Morettin, Pedro Alberto (Presidente)
Santos, Jose Carlos de Souza
Streibel, Mariane
Título en portugués
Uma análise empírica de séries temporais de risco e retorno brasileiras e americanas
Palabras clave en portugués
Finanças
Opções financeiras - modelos econométricos
Resumen en portugués
Busquei neste ensaio colaborar no suporte empírico às teorias económico-financeiras, aplicando métodos matemáticos e estatísticos a dados recentes de risco e retorno. Utilizei para tal, séries temporais mensais de índices de ações e de juros de títulos de renda fixa dos mercados brasileiro e norte-americano. Após apresentar ampla teoria, analisei várias propriedades individuais de cada série, como seus momentos, e também relações e interdependências, como cointegração e causalidade. Com a finalidade de estender a pesquisa aos conhecidos modelos AIRCH/GARCH, complementei o estudo com uma série longa de dados diários de preços do bezerro no mercado brasileiro, onde ajustem um modelo clássico para a média e para a variância condicional.
Título en inglés
An empirical analysis of Brazilian and American risk and return time series
Palabras clave en inglés
Finance
Financial options - econometric models
Resumen en inglés
In this essay, I atempted to agregate on economica] theory empirícal studies, app]ying mathematical and statistical methods on the latest risk and retum data. To do so, l used monthly bases stock market index and fixed income time series provided by Brazilian and Amerícan markets. Based on the presented theory, l analyzed many individual properties for each series, just like their moments, and also interdependency and relationship, as cointegration and causalty. l also extended my studíes to ARCH/GARCH models, adjusting a classic model for the mean and conditional variance, using a long daily bases cattle prices data in Brazilan market.
 
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Fecha de Publicación
2021-12-20
 
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