XINFORMAÇÕES SOBRE DIREITOS AUTORAIS
As obras disponibilizadas nesta Biblioteca Digital foram publicadas sob expressa autorização dos respectivos autores, em conformidade com a Lei 9610/98.
A consulta aos textos, permitida por seus respectivos autores, é livre, bem como a impressão de trechos ou de um exemplar completo exclusivamente para uso próprio. Não são permitidas a impressão e a reprodução de obras completas com qualquer outra finalidade que não o uso próprio de quem imprime.
A reprodução de pequenos trechos, na forma de citações em trabalhos de terceiros que não o próprio autor do texto consultado,é permitida, na medida justificada para a compreeensão da citação e mediante a informação, junto à citação, do nome do autor do texto original, bem como da fonte da pesquisa.
A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
As obras disponibilizadas nesta Biblioteca Digital foram publicadas sob expressa autorização dos respectivos autores, em conformidade com a Lei 9610/98.
A consulta aos textos, permitida por seus respectivos autores, é livre, bem como a impressão de trechos ou de um exemplar completo exclusivamente para uso próprio. Não são permitidas a impressão e a reprodução de obras completas com qualquer outra finalidade que não o uso próprio de quem imprime.
A reprodução de pequenos trechos, na forma de citações em trabalhos de terceiros que não o próprio autor do texto consultado,é permitida, na medida justificada para a compreeensão da citação e mediante a informação, junto à citação, do nome do autor do texto original, bem como da fonte da pesquisa.
A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
Coleção Digital
Título: PREVISÃO DE MATRIZES DE COVARIÂNCIA REALIZADA DE ALTA DIMENSÃO: OS BENEFÍCIOS DE MODELOS DE FATORES E SHRINKAGE Autor: DIEGO SIEBRA DE BRITO
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
MARCELO CUNHA MEDEIROS - ORIENTADOR
RUY MONTEIRO RIBEIRO - COORIENTADOR
Nº do Conteudo: 35140
Catalogação: 19/09/2018 Idioma(s): INGLÊS - ESTADOS UNIDOS
Tipo: TEXTO Subtipo: TESE
Natureza: PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
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=35140@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=35140@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.35140
Resumo:
Título: PREVISÃO DE MATRIZES DE COVARIÂNCIA REALIZADA DE ALTA DIMENSÃO: OS BENEFÍCIOS DE MODELOS DE FATORES E SHRINKAGE Autor: DIEGO SIEBRA DE BRITO
RUY MONTEIRO RIBEIRO - COORIENTADOR
Nº do Conteudo: 35140
Catalogação: 19/09/2018 Idioma(s): INGLÊS - ESTADOS UNIDOS
Tipo: TEXTO Subtipo: TESE
Natureza: PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
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=35140@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=35140@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.35140
Resumo:
Este trabalho propõe um modelo de previsão de matrizes de covariância realizada de altíssima dimensão, com aplicação para os componentes do índice S e P 500. Para lidar com o altíssimo número de parâmetros (maldição da dimensionalidade), propõe-se a decomposição da matriz de covariância de retornos por meio do uso de um modelo de fatores padrão (e.g. tamanho, valor, investimento) e uso de restrições setoriais na matriz de covariância residual. O modelo restrito é estimado usando uma especificação de vetores auto regressivos heterogêneos (VHAR) estimados com LASSO (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator). O uso da metodologia proposta melhora a precisão de previsão em relação a benchmarks padrões e leva a melhores estimativas de portfólios de menor variância.
| Descrição | Arquivo |
| NA ÍNTEGRA |
