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Dissertação de Mestrado
DOI
https://doi.org/10.11606/D.96.2022.tde-24012023-153942
Documento
Autor
Nome completo
Rodrigo Rodrigues Branco de Moraes
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
Ribeirão Preto, 2022
Orientador
Banca examinadora
Laurini, Marcio Poletti (Presidente)
Chaim, Pedro Luiz Paolino
Oliveira, André Barbosa
Título em inglês
Nonlinear dependence between the US banking and insurance market during COVID-19 epidemic
Palavras-chave em inglês
COVID-19
Jump
Stochastic volatility model
Resumo em inglês
We propose a multivariate stochastic volatility-double jump model to capture the presence of jumps in mean, and conditional variance in the returns assets of the nine largest North American banks by market capitalization and nine of the most relevant North American insurance companies were considered during the period from the beginning of march 2020, when starts the COVID-19, to mid-2021. We divide ours samples in three different groups, a group with insurance companies only, another with banks and one with all eighteen companies assets. For all the three samples, the common factors estimated shows enough precision to capture characteristics and stylized facts of these financial series in a period of crisis in the stock market, such as jumps in mean, volatility and conditional volatility.
Título em português
Dependência não linear entre bancos e seguradoras americanas durante a epidemia de COVID-19
Palavras-chave em português
COVID-19
Modelo de volatilidade estocástica
Saltos
Resumo em português
Propomos um modelo estocástico multivariado de salto duplo de volatilidade para capturar a presença de saltos na média e variância condicional nos ativos de retorno dos nove maiores bancos norte-americanos por capitalização de mercado e nove das seguradoras norte-americanas mais relevantes foram consideradas durante o período do início de março de 2020, quando se inicia o COVID-19, até meados de 2021. Dividimos nossas amostras em três grupos diferentes, um grupo apenas com seguradoras, outro com bancos e um com todos os ativos de dezoito empresas. Para todas as três amostras, os fatores comuns estimados mostram precisão suficiente para capturar características e fatos estilizados dessas séries financeiras em um período de crise no mercado de ações, como saltos na média, volatilidade e volatilidade condicional.
 
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Data de Publicação
2023-01-30
 
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