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Regressão do índice de cauda : uma aplicação empírica
| Resumo: | No presente trabalho é apresentada uma metodologia de estimação do índice de cauda, que assenta numa regressão exponencial do parâmetro função de variáveis explicativas. O método de estimação é o de Quase Máxima Verosimilhança baseada na função log-verosimilhança de Pareto de tipo I. A metodologia em estudo é aplicada às observações do prémio de risco do mercado acionista. Neste sentido, pretende-se explicar os valores extremos da aba esquerda da distribuição dos dados, com recurso a um conjunto de variáveis estudadas na literatura, no contexto do mercado de ações. Os resultados sugerem que as variáveis mais relevantes para explicar a variável de interesse são regressores que representam situações de crise e incerteza social, política e económica, para cada momento de tempo. Os resultados finais indicam que o prémio de risco tem uma massa de probabilidade considerável associada a valores extremos da série. |
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| Autores principais: | Cascão, Fernando Miguel Laires |
| Assunto: | Valor extremo Regressão do índice de cauda Distribuição de Pareto Prémio de risco Extreme value Tail index regression Pareto distribution Equity risk premium |
| Ano: | 2018 |
| País: | Portugal |
| Tipo de documento: | dissertação de mestrado |
| Tipo de acesso: | acesso aberto |
| Instituição associada: | Universidade de Lisboa |
| Idioma: | português |
| Origem: | Repositório da Universidade de Lisboa |
| Resumo: | No presente trabalho é apresentada uma metodologia de estimação do índice de cauda, que assenta numa regressão exponencial do parâmetro função de variáveis explicativas. O método de estimação é o de Quase Máxima Verosimilhança baseada na função log-verosimilhança de Pareto de tipo I. A metodologia em estudo é aplicada às observações do prémio de risco do mercado acionista. Neste sentido, pretende-se explicar os valores extremos da aba esquerda da distribuição dos dados, com recurso a um conjunto de variáveis estudadas na literatura, no contexto do mercado de ações. Os resultados sugerem que as variáveis mais relevantes para explicar a variável de interesse são regressores que representam situações de crise e incerteza social, política e económica, para cada momento de tempo. Os resultados finais indicam que o prémio de risco tem uma massa de probabilidade considerável associada a valores extremos da série. |
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