Modelando a variância e média condicional do IBOVESPA entre 2016 e 2021: uma aplicação ARMA e GARCH

Oliveira, Lucas Viegas Ruiz Inoi de

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DC Field	Value	Language
dc.contributor.advisor	Schommer, Susan	-
dc.contributor.author	Oliveira, Lucas Viegas Ruiz Inoi de	-
dc.date.accessioned	2023-10-09T13:49:23Z	-
dc.date.available	2023-12-21T03:02:04Z	-
dc.date.issued	2022-05-10	-
dc.identifier.citation	OLIVEIRA, Lucas Viegas Ruiz Inoi de. Modelando a variância e média condicional do IBOVESPA entre 2016 e 2021: uma aplicação ARMA e GARCH. 2022. 29 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Ciências Econômicas) - Instituto de Economia, Universidade Federal do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, 2022.	pt_BR
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11422/21789	-
dc.language	por	pt_BR
dc.publisher	Universidade Federal do Rio de Janeiro	pt_BR
dc.rights	Acesso Aberto	pt_BR
dc.subject	Bolsa de valores	pt_BR
dc.subject	IBOVESPA	pt_BR
dc.subject	Volatilidade	pt_BR
dc.subject	Econometria	pt_BR
dc.title	Modelando a variância e média condicional do IBOVESPA entre 2016 e 2021: uma aplicação ARMA e GARCH	pt_BR
dc.type	Trabalho de conclusão de graduação	pt_BR
dc.contributor.advisorLattes	http://lattes.cnpq.br/6580812800890001	pt_BR
dc.contributor.referee1	Barradas, Ary Vieira	-
dc.contributor.referee1Lattes	http://lattes.cnpq.br/0198815644357304	pt_BR
dc.contributor.referee2	Rosa, Ledson Luiz Gomes da	-
dc.contributor.referee2Lattes	http://lattes.cnpq.br/3728495285496769	pt_BR
dc.description.resumo	Este trabalho busca modelar os retornos do IBOVESPA entre 2016-2021. As inferências são realizadas em cima do logaritmo natural do retorno, a fim de garantir a estacionariedade da série. Em seguida à identificação de autocorrelação serial nas observações por meio de funções de autocorrelação, a média condicional é modelada mediante um processo ARMA. Similarmente, após a identificação de autocorrelação nos resíduos estimados com o uso do teste ARCH-LM, a variância condicional é estimada com modelos de heterocedasticidade condicional. Assegurada a boa especificação através do teste Ljung-Box, a identificação dos melhores modelos é feita por meio de critérios de informação, observando-se que os modelos assimétricos EGARCH e APARCH apresentam resultados superiores, indicando efeitos desproporcionais de choques negativos nos retornos sobre a volatilidade futura quando comparados a choques positivos. Ao final, são comparados os resultados obtidos para o período estudado com trabalhos passados de outros autores.	pt_BR
dc.publisher.country	Brasil	pt_BR
dc.publisher.department	Instituto de Economia	pt_BR
dc.publisher.initials	UFRJ	pt_BR
dc.subject.cnpq	CNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::ECONOMIA	pt_BR
dc.embargo.terms	aberto	pt_BR
Appears in Collections:	Ciências Econômicas

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