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Macroeconomic forecasting: time series econometrics versus machine learning methods
(2022-04-11)
A área de previsão macroeconômica é um campo de estudo desafiador e ao mesmo tempo extremamente relevante, tanto para a academia quanto para diversos setores do mercado e do governo. Neste trabalho, realizamos uma comparação ...
Evaluating Google Trends data to the task of predicting stock returns
(2021-08-06)
The problem of predicting financial assets returns is one of the main problems of the empirical finance literature. In particular one of it’s main challenges is to evaluate the usefulness of the so called alternative data ...
Forecasting inflation using online daily prices: a midas approach for Brazil
(2021-05-14)
Usually, inflation is optimally forecasted using simple time series models or a Phillips’ curve process. However, as more people become online shoppers, “online inflation” turns out to be a good predictor of official ...
Transmuting unequally spaced data: a MIDAS regression touch to forecast real GDP growth in Brazil
(2020-12-16)
Unequally spaced data poses a dilemma on how to aggregate high-frequency variables to model a low-frequency variable. To tackle this quandary, this work proposes to apply MI(xed) DA(ta) S(ampling) (MIDAS), which allows the ...
Modeling high frequency intraday discrete returns
(2020-04-24)
Esta tese inclui três artigos sobre o tópico de modelagem de retornos intradiários discretos em alta-frequencia. Em todos os artigos nós conduzimos a tarefa de modelar a distribuição condicional discreta das mudanças de ...
Essays on high dimensional financial econometrics
(2019-07-15)
High dimensional models have gains relatively importance in several areas of economics due to advances in technology that has increased the set of information. They are useful to find and understand the relationship between ...
Essays on Brazilian industrial production revisions and forecasting
(2019-05-17)
O Índice de Produção Industrial (IPI) do Brasil, assim como várias outras variáveis macroeconômicas, está sujeito a revisões ao longo do tempo, advindas de retificações em dados primários, atualizações nos fatores de ajuste ...
A Factor Augmented Vector Autoregressive model and a Stacked De-noising Auto-encoders forecast combination to predict the price of oil
(2019-01-24)
A dissertação a seguir tem como objetivo mostrar os benefícios de uma combinação de previsão entre uma metodo econométrico e um de Deep Learning. De um lado, um Factor Augmented Vector Autoregressive (FAVAR) com identificação ...
Impactos econômicos e financeiros de notícias
(2017-04-18)
Devido à crescente evolução tecnológica das últimas décadas, eventos locais, econômicos ou não, são divulgados de forma praticamente instantânea de forma global. Muitos destes eventos têm o poder de influenciar os preços ...
Portfolio pumping no mercado acionário brasileiro
(2017-02-07)
In this dissertation, we discuss the practice of portfolio pumping in Brazil. Although the topic is recurrent in other countries, few studies provide this analysis for the Brazilian case. The statistical study is elaborated ...