Modelagem de séries temporais financeiras: uma abordagem estatística para a identificação de modelos de média condicional

Authors

  • Guilherme Keiel Universidade Federal do Rio Grande do Sul
  • Fernando Augusto Bender Universidade de Caxias do Sul (UCS)

DOI:

https://doi.org/10.18226/23185279.v6iss1p22

Abstract

A análise de séries temporais financeiras lida com a avaliação de ativos no decorrer do tempo, possibilitando o entendimento do seu comportamento dinâmico e construir modelos capazes de prever valores futuros da série. No primeiro estágio do procedimento para construção de modelos é necessária a seleção da subclasse adequada baseada nas observações do processo, para então realizar a estimação de seus parâmetros. Neste artigo é investigada uma metodologia para determinação de uma subclasse de modelos pertencentes à classe ARIMAX para a descrição de processos geradores de séries financeiras. São apresentadas condições para a determinação da subclasse adequada e do número mínimo de parâmetros em cada estrutura. Para ilustrar o método, analisou-se os dados da série diária do índice da Bolsa de Valores de São Paulo entre os anos 2000 à 2014, atestando para o uso das estruturas de modelos ARIMAX(5,5,1,2) e ARIMAX(6,6,1,2).

 

http://dx.doi.org/10.18226/23185279.v6iss1p22

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Published

2018-02-08

How to Cite

Keiel, G., & Bender, F. A. (2018). Modelagem de séries temporais financeiras: uma abordagem estatística para a identificação de modelos de média condicional. Scientia Cum Industria, 6(1), 22–28. https://doi.org/10.18226/23185279.v6iss1p22

Issue

Section

Science, Education and Engineering