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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 Administração de Empresas de São Paulo (EAESP). Fundação Getúlio Vargas (FGV). São Paulo , SP, Brasil
Município da Instituição Sede:São Paulo
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
Auxílio(s) vinculado(s):25/07130-4 - Workshop of the Icelandic Econometrics Society, AR.EXT
Bolsa(s) vinculada(s):25/03520-2 - Previsão conforme em modelos de volatilidade univariados e multivariados, BP.DD
25/17514-4 - Métodos de previsão para finanças, BP.DR
25/03453-3 - Métodos de previsão para finanças, BP.DD
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)

Matéria(s) publicada(s) na Agência FAPESP sobre o auxílio:
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Publicações científicas (5)
(As publicações científicas contidas nesta página são originárias da Web of Science ou da SciELO, cujos autores mencionaram números dos processos FAPESP concedidos a Pesquisadores Responsáveis e Beneficiários, sejam ou não autores das publicações. Sua coleta é automática e realizada diretamente naquelas bases bibliométricas)
SOUSA, ALEX RODRIGO DOS S.; ZEVALLOS, MAURICIO. . STATISTICS AND COMPUTING, v. 35, n. 4, p. 14-pg., . (23/02538-0, 23/01728-0)
PAYE, BRADLEY; ROMA, CAROLINA MAGDA DA SILVA; FERNANDES, MARCELO. . QUARTERLY REVIEW OF ECONOMICS AND FINANCE, v. 103, p. 13-pg., . (23/01728-0)
DE PRINCE, DIOGO; MARCAL, EMERSON FERNANDES; PEREIRA, PEDRO L. VALLS. . ECONOMICS LETTERS, v. 246, p. 4-pg., . (23/01728-0)
MARCAL, EMERSON FERNANDES. . INTERNATIONAL REVIEW OF FINANCIAL ANALYSIS, v. 95, p. 15-pg., . (23/01728-0)
DE ALMEIDA, DANIEL; FUERTES, ANA-MARIA; HOTTA, LUIZ KOODI. . MATHEMATICS, v. 13, n. 2, p. 23-pg., . (13/00506-1, 23/01728-0)