Decomposição de ondaletas, análise de volatilidade e correlação para índices financeiros
Acontecimentos recentes no ambiente financeiro internacional suscitaram algumas questões relacionadas à inter-relação e interdependência dos diversos mercados ao longo do globo e seus graus de integração. Nesse sentido, este artigo propõe uma análise de variância e correlação para índices financeir...
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Universidade de São Paulo
2011
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oai:doaj.org-article:170bbe3e23ba429989aaaf38e430708d2021-11-24T16:04:44ZDecomposição de ondaletas, análise de volatilidade e correlação para índices financeiros0101-41611980-5357https://doaj.org/article/170bbe3e23ba429989aaaf38e430708d2011-06-01T00:00:00Zhttps://www.revistas.usp.br/ee/article/view/36049https://doaj.org/toc/0101-4161https://doaj.org/toc/1980-5357 Acontecimentos recentes no ambiente financeiro internacional suscitaram algumas questões relacionadas à inter-relação e interdependência dos diversos mercados ao longo do globo e seus graus de integração. Nesse sentido, este artigo propõe uma análise de variância e correlação para índices financeiros como o Dow Jones Industrial, o Ibovespa e o Euro Stoxx 50 através da decomposição destas séries em ondaletas. Uma vez que a metodologia de ondaletas é capaz de separar as diferentes frequências de uma série temporal ao longo do tempo (frequência-temporal), o estudo de uma estrutura de correlações e variâncias através desta metodologia é capaz de evidenciar fenômenos particulares de cada frequência de dados que, de forma agregada, são perdidos. Edgard Almeida PimentelJuliana Fernandes da SilvaUniversidade de São Pauloarticleondaletasséries financeirasanálise de volatilidade e correlaçãoEconomics as a scienceHB71-74ENPTEstudos Econômicos, Vol 41, Iss 2 (2011) |
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Acontecimentos recentes no ambiente financeiro internacional suscitaram algumas questões relacionadas à inter-relação e interdependência dos diversos mercados ao longo do globo e seus graus de integração. Nesse sentido, este artigo propõe uma análise de variância e correlação para índices financeiros como o Dow Jones Industrial, o Ibovespa e o Euro Stoxx 50 através da decomposição destas séries em ondaletas. Uma vez que a metodologia de ondaletas é capaz de separar as diferentes frequências de uma série temporal ao longo do tempo (frequência-temporal), o estudo de uma estrutura de correlações e variâncias através desta metodologia é capaz de evidenciar fenômenos particulares de cada frequência de dados que, de forma agregada, são perdidos.
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