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Title: Geração de cenários para retornos de ativos financeiros via método da inversão e distribuição condicional estimada via núcleo: uma aplicação aos dados do NASDAQ
Authors: Andrade, Matheus Torres Mendes de
metadata.dc.contributor.advisor: Santos, Wilson Calmon Almeida dos
metadata.dc.contributor.members: Santos, Wilson Calmon Almeida dos
Menezes, Moisés Lima de
Duca, Victor Eduardo Leite de Almeida
Issue Date: 2020
Publisher: UFF
Citation: ANDRADE, Matheus Torres Mendes de. Geração de cenários para retornos de ativos financeiros via método da inversão e distribuição condicional estimada via núcleo: uma aplicação aos dados do NASDAQ. 2020. 47f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação de Estatística) - Instituto de Matemática e Estatística, Universidade Federal Fluminense, Niterói, 2020.
Abstract: Simulação é importante e amplamente utilizada em estudos estatísticos por permitir estabelecer uma ponte entre a realidade e a modelagem matemática \cite{Burrill}. Diversos procedimentos tanto na inferência clássica, quanto na bayesiana estão baseados em simulações. Simulações também são importantes quando usadas para avaliar a qualidade de procedimentos estatísticos. Sob um ponto de vista aplicado, as simulações ajudam em processos de tomadas de decisão. Quando trata-se de variáveis independentes e identicamente distribuídas, a simulação de dados univariados torna-se simples, mesmo quando o processo gerador é elemento de algum modelo estatístico não paramétrico. Contudo, ao falar de dados provenientes de séries temporais, a tarefa de simular um processo gerador mais abrangente torna-se um grande desafio. Se deseja-se gerar séries temporais artificiais que se comportem da mesma forma que retornos diários de ativos financeiros, neste caso o NASDAQ \textit{(National Association of Securities Dealers Automated Quotations)}, precisa-se escolher atentamente um modelo paramétrico adequado. Caso contrário, deparar-se-á com procedimentos extremamente sofisticados. Na prática, escolher um modelo paramétrico adequado é uma questão igualmente sofisticada. Pretende-se aqui estudar uma alternativa, em que a distribuição condicional estimada via método não paramétrico de núcleo é combinada com a versão inversa do teorema da transformação integral para produzir simulações.
URI: https://app.uff.br/riuff/handle/1/13936
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