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2024_MelquisadecDeSouzaOliveira_DISSERT.pdf842,75 kBAdobe PDFVisualizar/Abrir
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dc.contributor.advisorRathie, Pushpa Narayan-
dc.contributor.authorOliveira, Melquisadec de Souza-
dc.date.accessioned2024-12-09T20:17:18Z-
dc.date.available2024-12-09T20:17:18Z-
dc.date.issued2024-12-09-
dc.date.submitted2024-07-22-
dc.identifier.citationOLIVEIRA, Melquisadec de Souza. Seleção de ativos financeiros com base na estimativa de probabilidades de stress-strength: o caso de retornos seguindo distribuições GEV e TGEV. 2024. 78 f., il. Dissertação (Mestrado em Estatística) — Universidade de Brasília, Brasília, 2024.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.unb.br/handle/10482/51124-
dc.descriptionDissertação (mestrado) — Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística, 2024.pt_BR
dc.description.abstractA análise do comportamento estatístico dos retornos dos ativos mostrou-se uma abordagem interessante para realizar a seleção de ativos. Neste trabalho, exploramos uma abordagem de confiabilidade stress-strength para realizar a seleção de ativos com base em probabilidades do tipo P(X < Y ) quando tanto X quanto Y seguem a distribuição dos valores extremos generalizada (GEV) ou a distribuição transmutada GEV (TGEV). Derivamos novas relações analíticas e de forma fechada em termos da função de valor extremo H, que foram obtidas sob mínimas restrições de parâmetros quando comparadas com resultados semelhantes na literatura. Para mostrar o desempenho de nossos resultados, incluímos estudos de simulações de MonteCarlo e investigamos a aplicação da medida de confiabilidade P(X < Y ) na seleção de ativos financeiros com retornos caracterizados pelas distribuições X e Y . Assim, em vez de adotar a abordagem convencional de comparar os valores esperados de X e Y com base na teoria de portfólio moderna, exploramos a métrica P(X < Y ) como uma abordagem alternativa para avaliar retornos.pt_BR
dc.description.sponsorshipCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES).pt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.titleSeleção de ativos financeiros com base na estimativa de probabilidades de stress-strength : o caso de retornos seguindo distribuições GEV e TGEVpt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
dc.subject.keywordConfiabilidade tensão-resistênciapt_BR
dc.subject.keywordDistribuições de valores extremospt_BR
dc.rights.licenseA concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.bce.unb.br, www.ibict.br, http://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon?lng=pt&skin=ndltd sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data.pt_BR
dc.contributor.advisorcoQuintino, Felipe Sousa-
dc.description.abstract1Analyzing the statistical behavior of the assets’ returns has shown to be an interesting approach to perform asset selection. In this work, we explore a stress-strength reliability approach to perform asset selection based on probabilities of the type P(X < Y ) when both X and Y follow a Generalized Extreme Value (GEV) or a Transmuted GEV (TGEV) distribution. We derive new analytical and closed form relations in terms of the extreme value H-function, which have been obtained under fewer parameter restrictions while compared to similar results in the literature. To show the performance of our results, we include a Monte-Carlo simulation study and we investigate the application of the reliability measure P(X < Y ) in selecting financial assets with returns characterized by the distributions X and Y . Thus, instead of adopting the conventional approach of comparing the expected values of X and Y based on modern portfolio theory, we explore the metric P(X < Y ) as an alternative approach for assessing returns.pt_BR
dc.description.unidadeInstituto de Ciências Exatas (IE)pt_BR
dc.description.unidadeDepartamento de Estatística (IE EST)pt_BR
dc.description.ppgPrograma de Pós-Graduação em Estatísticapt_BR
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