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dc.contributor.advisorAraújo, Luiz Jurandir Simões de [UNIFESP]
dc.contributor.authorAlmeida, Felipe Eduardo Soares de [UNIFESP]
dc.coverage.spatialOsascopt_BR
dc.date.accessioned2021-08-17T20:54:20Z
dc.date.available2021-08-17T20:54:20Z
dc.date.issued2021-07-29
dc.identifier.urihttps://repositorio.unifesp.br/handle/11600/61550
dc.description.abstractAs cópulas, por definição de Nelsen (2006), são funções de distribuição multivariadas cujas margens unidimensionais são uniformes no intervalo (0, 1). Isto é, as cópulas ligam duas ou mais distribuições marginais univariadas, uniformes no intervalo (0, 1), a uma distribuição multivariada. Assim, torna-se possível separar uma distribuição multivariada em suas distribuições marginais e uma cópula, representando a estrutura de dependência entre as variáveis analisadas. O presente trabalho tem como objetivo encontrar, utilizando a linguagem R, as cópulas que melhor representam a estrutura de dependência entre duas variáveis aleatórias. Para este trabalho usaremos como exemplo ações e units negociadas na B³, bolsa de valores oficial do Brasil. Para tanto, extrairemos informações diárias de três índices informados pela B³: IFNC B3 (Índice BM&FBOVESPA Financeiro), INDX B3 (Índice do Setor Industrial) e ICON B3 (Índice de Consumo). Então, com os devidos procedimentos matemáticos, encontraremos as distribuições marginais e as cópulas bidimensionais cruzando todos os índices.pt_BR
dc.description.abstractCopulas, as defined by Nelsen (2006), are multivariate distribution functions whose one-dimensional margins are uniform in the interval (0, 1). I.e., copulas connect two or more univariate marginal distributions, uniform in the interval (0, 1), to a multivariate distribution. Thus, it becomes possible to separate a multivariate distribution into its marginal distributions and a copula, representing the dependency structure between the analysed variables. This paper aims to find, using R language, the copulas that best represent the dependency structure between two random variables. For this work, we will use as an example shares and units traded on B³, the official stock exchange in Brazil. To do so, we will extract daily data from three indexes reported by B³: IFNC B3 (BM&FBOVESPA Financial Index), INDX B3 (Industry Sector Index) and ICON B3 (Consumption Index). Then, with the proper mathematical procedures, we will find the marginal distributions and the two-dimensional copulas across all indexes.pt_BR
dc.description.sponsorshipNão recebi financiamentopt_BR
dc.format.extent47 f.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de São Paulopt_BR
dc.rightsAcesso abertopt_BR
dc.subjectCópulaspt_BR
dc.subjectAjuste de Distribuiçãopt_BR
dc.subjectAjuste de Cópulapt_BR
dc.titleRoteiro prático de aplicação de cópula para o cálculo de dependência utilizando a linguagem Rpt_BR
dc.title.alternativePractical guide for the application of copulae for dependence calculus using R language.pt_BR
dc.typeTrabalho de conclusão de curso de graduaçãopt_BR
unifesp.campusEscola Paulista de Política, Economia e Negócios (EPPEN)pt_BR
dc.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/3685025274200075pt_BR
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/5610166520631974pt_BR
unifesp.graduacaoCiências Atuariaispt_BR


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