Comparação e análise de técnicas para abordar não linearidade em correlações de séries temporais econômico-financeiras não estacionárias

• Processo: 14/24754-7
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Regular
• Data de Início da vigência: 01 de junho de 2015
• Data de Término da vigência: 31 de maio de 2017
• Área do conhecimento: Engenharias - Engenharia de Produção
• Pesquisador responsável: Antonio Fernando Crepaldi
• Beneficiário: Antonio Fernando Crepaldi
• Instituição Sede: Faculdade de Engenharia (FE). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Bauru. Bauru , SP, Brasil
• Assunto(s): Econometria Análise de séries temporais Matrizes aleatórias
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Detrended Cross-Correlation Analysis | Random Matrix Theory | Séries Temporais | Séries Temporais

Resumo

Em diversos modelos do comportamento econômico-financeiro existe o interesse em determinar as relações entre variáveis, seja para construção de teorias explicativas, realização de previsões, otimização, etc. Porém, muitas das situações colocadas apresentam comportamentos não lineares, em que técnicas tradicionais não são indicadas, pois captam apenas correlações lineares. Além do aspecto de não linearidade, o comportamento mais frequente observado em séries temporais econômico-financeiras é a não estacionariedade. Novamente, existem diversas técnicas em Econometria que são capazes apenas de abordar com sucesso séries estacionárias. O presente projeto tem como objetivo analisar as correlações das séries temporais do mercado de ações durante o período da crise do subprime, que será considerada temporalmente entre os anos de 2008 e 2010, e suas vizinhanças. Inicialmente espera-se ser possível identificar mudanças na estrutura de correlação entre os ativos devido à transição entre os períodos. Para analisar essas séries, com suas características de não estacionariedade e não linearidade, serão utilizadas técnicas alternativas, como Teoria de Matrizes Aleatórias e Detrended Cross-Correlation Analysis. A Teoria de Matrizes Aleatórias serve como um filtro para as correlações, de modo a promover uma separação entre ruído e as correlações realmente significativas, por meio da análise espectral dos autovalores das matrizes. Já o método da Detrended Cross-Correlation Analysis é uma extensão do conceito de Detrended Fluctuation Analysis para aplicação em mais que uma série temporal, que estabelece o tipo de correlação de longo prazo entre as séries em estudo, a partir de uma lei de potência entre a covariância e o número de partições da série temporal que foram utilizadas para realizar a retirada de tendência. (AU)