Palestras e Seminários

21/10/2019

14:00

sala 4001

Palestrante: Luiz Koodi Hotta

Responsável: Ricardo Sandes Ehlers (Este endereço de email está sendo protegido de spambots. Você precisa do JavaScript ativado para vê-lo.)

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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.

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