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dc.contributor.advisorZiegelmann, Flavio Augustopt_BR
dc.contributor.authorMarmitt, Julianopt_BR
dc.date.accessioned2012-12-18T01:38:10Zpt_BR
dc.date.issued2012pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10183/61935pt_BR
dc.description.abstractNeste trabalho, visamos mostrar as características usuais dos dados de alta frequência, bem como utilizar modelagem não paramétrica para estimar a variância/volatilidade para esses dados. Após uma revisão sobre microestrutura de mercado, sazonalidade intradiária, variação quadrática e saltos, utilizamos os dados da PETR4 para estimar a variância realizada e variação bipotente. Determinadas essas séries, testamos se há saltos nas mesmas. Em seguida, analisamos o impacto que a microestrutura de mercado e a sazonalidade intradiária causam na detecção dos saltos. Concluímos que, enquanto a presença de microestrutura aponta para um número de saltos menor que o esperado, a sazonalidade intradiária aponta para o lado contrário, ou seja, ela causa um viés para detectar mais saltos, dada a estrutura típica da curva de volatilidade ao longo do dia em formato de J invertido, causando mais saltos incorretamente detectados no período mais volátil do dia (que corresponde a abertura da bolsa de valores).pt_BR
dc.description.abstractIn this work, we aim to show the usual characteristics of high-frequency data and the estimation of variance/volatility for this kind of data using nonparametric models. After reviewing concepts about market microstructure, intraday seasonality, quadratic variation and jumps, we use PETR4 data to estimate realized variance and bipower variation. With these series determined, we test for jumps. Then, we analyze the impact that market microstructure and intraday seasonality causes in jump detection. We conclude that while microstructure noise indicates fewer jumps than the ideal amount, intraday seasonality goes in the opposite direction, i.e., it detects more jumps than it should, since the typical inverted-J-shaped intraday volatility pattern tends to incorrectly detect more jumps at the most volatile period (which is when stock markets start negotiations).en
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsOpen Accessen
dc.subjectMarket microstructureen
dc.subjectEconometriapt_BR
dc.subjectIntraday seasonalityen
dc.subjectEstimaçãopt_BR
dc.subjectQuadratic variationen
dc.subjectVolatilidadept_BR
dc.subjectRealized varianceen
dc.subjectRealized volatilityen
dc.subjectBipower variationen
dc.subjectJumpsen
dc.subjectHigh-frequency dataen
dc.titleDados de alta frequência : averiguando o impacto de microestrutura de mercado e sazonalidade intradiária na detecção de saltos e estimação da variação quadráticapt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
dc.identifier.nrb000866988pt_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal do Rio Grande do Sulpt_BR
dc.degree.departmentFaculdade de Ciências Econômicaspt_BR
dc.degree.programPrograma de Pós-Graduação em Economiapt_BR
dc.degree.localPorto Alegre, BR-RSpt_BR
dc.degree.date2012pt_BR
dc.degree.levelmestradopt_BR


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