Modelagem e previsão econométrica em modelos de alta dimensão

• Processo: 23/01728-0
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Temático
• Data de Início da vigência: 01 de março de 2024
• Data de Término da vigência: 28 de fevereiro de 2029
• Área do conhecimento: Ciências Sociais Aplicadas - Economia - Métodos Quantitativos em Economia
• Pesquisador responsável: Pedro Luiz Valls Pereira
• Beneficiário: Pedro Luiz Valls Pereira
• Instituição Sede: Escola de Economia de São Paulo (EESP). Fundação Getúlio Vargas (FGV). São Paulo , SP, Brasil
• Pesquisadores principais: Emerson Fernandes Marçal ; Luiz Koodi Hotta ; Marcelo Fernandes
• Pesquisadores associados: Alexandre Rubesam ; André Alves Portela Santos ; André Barbosa Oliveira ; Andreza Aparecida Palma ; Bruno Tebaldi de Queiroz Barbosa ; Carlos Cesar Trucios Maza ; Diogo de Prince Mendonça ; Eduardo Fonseca Mendes ; Emerson Fernandes Marçal ; Jéfferson Augusto Colombo ; João Henrique Gonçalves Mazzeu ; Mauricio Enrique Zevallos Herencia ; Pedro Luiz Paolino Chaim ; Ricardo Buscariolli Pereira ; Vitor Borges Monteiro
• Assunto(s): Previsão Finanças comportamentais Finanças das empresas Finanças Econometria Estatística
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Aprendizado Estatístico | Criptofinanças | Finanças Comporativas | Finanças Empírica | Modelagem Econométrica | Previsão | Aprendizado Estatístico

Resumo

Este projeto tem por objetivo apresentar novas metodologia para modelagem e previsão econométrica para modelos de alta dimensão e ou frequência, assim como para modelos de frequências mistas. Pretende também desenvolver metodologias para análise econométrica num mundo complexo, inclusive com mudanças estruturais, usando modelos esparsos ou densos (fatores). As aplicações destas metodologias serão feitas em: estimação de matriz de covariância inclusive usando métodos robustos e de aprendizado estatístico ; modelo geral de fatores dinâmicos; apreçamento de ativos usando aprendizado estatístico ; previsão de séries econômicas e financeiras usando modelos de frequências mistas e regularização; construção de vintage para séries econômicas e financeiras; modelagem de criptomoedas; explorar informações transversais para melhorar as previsões de retornos de ´índices de ações e volatilidade em alta frequência; empregar dados textuais dos principais jornais brasileiros para prever a volatilidade das ações na B3; avaliar o desempenho ajustado ao risco de carteiras gerenciadas por semivariância para um conjunto muito amplo de carteiras de anomalias; análise estatística de séries temporais funcionais em alta dimensão; usar modelos não paramétricos fatoriais para identificar clusters em vetores de alta dimensão; estimação de fronteiras de produção para incluir variáveis ambientais, aumentar a dimensão do vetor de covariáveis sem sofrer da "maldição da dimensionalidade "e incorporar estruturas temporais nestes modelos. Os resultados serão publicados em periódicos de circulação internacional com seletivas políticas editoriais e apresentados em eventos científicos. A formação de recursos humanos dar-se-á pela supervisão de iniciação científica, mestrado, doutorado e pós-doutoramentos. Seminários serão uma forma de disseminação de resultados, trocas de ideias iniciais, intercâmbio e captação de novos talentos, motivada pelo potencial de aplicação das metodologias. Pretendemos, para um novo salto qualitativo e quantitativo da ´área, constituir Escolas de Verão ou Inverno que, anualmente, reunirão estudantes avançados de graduação e de pós-graduação com pesquisadores do projeto e convidados nacionais e internacionais para a apresentação de dois minicursos, do estado da arte, problemas em aberto, proposta de soluções e avanço e/ou início de parcerias. (AU)

Publicações científicas

(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)

DE PRINCE, DIOGO; MARCAL, EMERSON FERNANDES; PEREIRA, PEDRO L. VALLS. Exploring co-explosive dynamics: Bitcoin price, attractiveness, and sentiment variables. ECONOMICS LETTERS, v. 246, p. 4-pg., 2024-11-29. (23/01728-0)

DE ALMEIDA, DANIEL; FUERTES, ANA-MARIA; HOTTA, LUIZ KOODI. Out-of-Sample Predictability of the Equity Risk Premium. MATHEMATICS, v. 13, n. 2, p. 23-pg., 2025-01-01. (13/00506-1, 23/01728-0)

MARCAL, EMERSON FERNANDES. Testing rational expectations in a cointegrated VAR with structural change. INTERNATIONAL REVIEW OF FINANCIAL ANALYSIS, v. 95, p. 15-pg., 2024-07-16. (23/01728-0)