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Type: TESE DIGITAL
Title: Estimação da variância integrada em processos univariados e multivariados para preços através de medidas realizadas
Title Alternative: Integrated variance of univariate and multivariate price process estimation using realized measures
Author: Cardoso, Francisco de Arruda Botelho, 1991-
Advisor: Hotta, Luiz Koodi, 1952-
Abstract: Resumo: Neste trabalho, visamos comparar diferentes estimadores de medidas realizadas de volatilidade e covolatilidade entre séries de retornos de preços utilizando dados de alta frequência. Os dados são analisados sob diferentes perturbações e ruídos presentes no processo de preços. As perturbações estudadas nesta dissertação são ruídos de microestrutura, saltos e outliers. Estudamos os efeitos de cada tipo de perturbação em cada estimador individualmente e simultaneamente a partir de simulações e são propostos novos estimadores robustos. Estudamos também o caso de falta de sincronia de dados, sugerindo o uso de um novo método de sincronização denominado método da mínima distância. Analisamos dados de cotações de cinco moedas diferentes em relação ao dólar americano no período de 04/01/2010 a 31/12/2014, estimando volatilidade nos casos univariado e multivariado. Os resultados das simulações e aplicações a dados reais indicam que os estimadores reamostrados utilizando truncamento de retornos, em especial o estimador MedRV estendido em sua versão reamostrada (TSMedRCov) com retornos tomados na periodicidade de 5 e 10 minutos, apresentam melhores desempenhos quando os dados intradiários de alta frequência contaminados por diferentes fontes de perturbação

Abstract: In this work, we aim to compare different volatility and covolatility realized measure estimators using high frequency data in the presence of microstructure noise, jumps and outliers. We study the effects of each component in the price process in each volatility estimator individually and simultaneously and propose new robust estimators. We also study asynchronous data, where we propose the use of a new method of data synchronization called the least distance method. We analyse five different exchange rate series between 2010 and 2014, estimating the volatility of the univariate and multivariate cases. The results of the simulation and empirical work show that the estimators using the nearest neighbor truncation, specially the suggested subsampled version of the extended MedRV estimator (TSMedRCov) with returns taken every 10 or 5 minutes, have better performance when the observed intraday high frequency data are disturbed by different sources of perturbation
Subject: Volatilidade (Finanças)
Análise de séries temporais
Editor: [s.n.]
Date Issue: 2016
Appears in Collections:IMECC - Tese e Dissertação

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