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Description: |
Na análise de séries temporais, a selecção do modelo que melhor se ajusta aos dados é determinante para validar a inferência estatística e a previsão. Esta escolha é baseada, em particular, no nosso conhecimento das propriedades teóricas do modelo, uma vez que escolhemos aquele que melhor capta as propriedades empíricas detectadas nos dados.
No caso das séries financeiras de retornos, mais de meio século de estudos empíricos mostraram que partilham regularidades estatísticas, usualmente designadas de factos estilizados. Um dos factos estilizados observados, conhecido por efeito de Taylor, é o que aponta para que a autocorrelação empírica de determinada ordem da série em valor absoluto seja maior do que a autocorrelação empírica de mesma ordem do quadrado da série. No entanto, a análise teórica da propriedade que lhe corresponde, designada de propriedade de Taylor é, em modelos frequentemente propostos para estas séries, como é o caso dos modelos condicionalmente heteroscedásticos, praticamente inexistente.
Nesta apresentação, alargando os estudos conhecidos, centramo-nos num modelo condicionalmente heteroscedástico, o modelo ARCH com limiares (TARCH), para demonstrar a presença da propriedade de Taylor num conjunto de parametrizações do modelo, que depende da distribuição do ruído branco gerador associado.
Area(s):
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Date: |
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| Start Time: |
15:00 |
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Speaker: |
Joana Leite
(Instituto de Contabilidade e Administração de Coimbra, IPC)
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Place: |
Room 5.5
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| Research Groups: |
-Probability and Statistics
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