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Modelagem e previsão da volatilidade dos retornos do café arábica produzido no Brasil

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dc.contributor.advisor Cordeiro, Gauss Moutinho
dc.contributor.author Souza, Marcela Verônica Alves de
dc.date.accessioned 2019-06-12T12:46:34Z
dc.date.available 2019-06-12T12:46:34Z
dc.date.issued 2005-02-28
dc.identifier.citation SOUZA, M. V. A. Modelagem e previsão da volatilidade dos retornos do café arábica produzido no Brasil. 2005. 81 f. Dissertação (Mestrado em Biometria) - Universidade Federal Rural de Pernambuco, Recife. 2005. pt_BR
dc.identifier.uri http://www.sbicafe.ufv.br/handle/123456789/11443
dc.description Dissertação de mestrado defendida na Universidade Federal Rural de Pernambuco. pt_BR
dc.description.abstract O principal objetivo da presente dissertação é apresentar uma metodologia de modelagem e previsão da volatilidade do café Arábica, com o intuito não só de explicar e prever sua heteroscedasticidade condicional, como de obter o risco de mercado para seus investimentos. Ao longo desta dissertação trabalhamos com a série temporal dos retornos diários do café Arábica de setembro de 1996 a dezembro de 2004 para modelagem e previsão da volatilidade. Analisamos os modelos ARIMA, assim como utilizamos os modelos não-lineares ARCH e sua generalização, GARCH. Contudo, os resultados prevêem alta volatilidade e perda nos investimentos para até nove passos á frente. Estes resultados também revelam o modelo GARCH ajustado aos resíduos de um modelo AR, dentre os modelos considerados, como o modelo de maior poder preditivo, um passo á frente. pt_BR
dc.description.abstract The main aim of the present dissertation is to present a modeling methodology and forecast of the volatility of the Arabic coffee, with the intent not only to predict and explain its conditional heteroskedasticity, but also to obtain the market risk for its investments. For modeling and prevision of volatility in this dissertation, the temporal series of Arabic coffee returns from September 1996 to December 2004, was used. The ARIMA models were analyzed, together with non-linear ARCH models, and their generalization GARCH. The results predict high volatility and investment loss for up to nine steps ahead. The results also indicate that the GARCH model, adjusted to the residuals of the AR model, presents the largest forecast power one step ahead. pt_BR
dc.format 81 folhas pt_BR
dc.language.iso pt_BR pt_BR
dc.publisher Universidade Federal Rural de Pernambuco pt_BR
dc.subject Previsão pt_BR
dc.subject Retornos pt_BR
dc.subject Volatilidade pt_BR
dc.subject Risco pt_BR
dc.subject.classification Cafeicultura::Economia e política agrícola pt_BR
dc.title Modelagem e previsão da volatilidade dos retornos do café arábica produzido no Brasil pt_BR
dc.type Dissertação pt_BR

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