21/10/2019 - Previsão de matrizes de covariância condicional em séries temporais de alta dimensão através de modelo de fatores dinâmicos - Palestrante: Luiz Koodi Hotta (UNICAMP)

SEMINÁRIO CONJUNTO UFSCAR/USP

Data e Horário:
21/10/2019 às 14h

Local:
Sala: 4-001 ICMC-USP

Título: 
Previsão de matrizes de covariância condicional em séries temporais de alta dimensão através de modelo de fatores dinâmico

Palestrante:
Luiz Koodi Hotta - UNICAMP

Resumo:
Apresentamos inicialmente o modelo geral de fatores dinâmicos com espaço fatorial de dimensão infinita, apropriado para séries temporais de alta dimensão. A seguir, é apresentado um novo procedimento de estimativa e previsão para matrizes de covariância condicional. O desempenho da nossa abordagem é avaliado por meio de experimentos de Monte Carlo, superando muitos métodos alternativos. O novo procedimento é usado para construir portfólios de mínima variância para um painel de ativos de alta dimensão, mostrando um melhor desempenho fora da amostra, quando comparado com procedimentos alternativos existentes.