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Título: SERIES DE RETORNOS DE ACCIONES BRASILERAS VOLATILIDAD Y VALOR EN RIESGO
Autor: PAULO HENRIQUE SOTO COSTA
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):  TARA KESHAR NANDA BAIDYA -
Nº do Conteudo: 1743
Catalogação:  20/07/2001 Liberação: 20/07/2001 Idioma(s):  PORTUGUESE - BRAZIL
Tipo:  TEXT Subtipo:  THESIS
Natureza:  SCHOLARLY PUBLICATION
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=1743@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=1743@2
Referência [es]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=1743@4
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.1743

Resumo:
EL objetivo principal del trabajo es el estudio de los resultados obtenidos con la aplicación dediferentes modelos para estimar la volatilidad de las acciones brasileras. Fueron analizadas series de retornos diários de seis acciones, en un período de 1200 días de pregón. Inicialmente, las series fueron estudiadas con respecto a sus propriedades estadísticas: estacionalidad, distribucción incondicional e independencia. Se concluye que las series son estacionarias en la media, pero no se llega a ninguna conclusión respecto a la varianza, en este análisis inicial. La distribucción de los retornos no es normal, ya que presenta leptocurtosis. Los retornos muestran dependencia en el tempo, lineal y, principalmente, no lineal. Después de modelar la dependencia lineal, se aplicaron diez modelos diferentes para intentar capturar la dependencia no lineal modelando la volatilidad: los modelos fueron evaluados, dentro y fuera de la amostra, por sus residuos y por los errores de previsión. Los resultados indicaran que los modelos menos elaborados tienden a representar peor el proceso generador de los datos, mientras que los modelos poco parcimoniosos son de difícil estimación y sus resultados no corresponden al que sería esperado en función de su sofisticación. Las volatilidades estimadas por los diez modelos se utilizaron para prever valor en riesgo (VaR), usando dos procesos para determinar los quantis de las distribuciones de los residuos: distribucción empírica y teoría de valores extremos. Los resultados indicaran que los modelos menos elaborados preveen mejor el VaR. Esto se debe a la no estacionalidad de las series en la varianza, que resulta evidente a lo largo del trabajo.

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