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dc.creatorGuambe, Eduardo Ernesto-
dc.date.accessioned2023-03-15T07:23:14Z-
dc.date.issued2015-07-01-
dc.identifier.urihttp://monografias.uem.mz/handle/123456789/3004-
dc.description.abstractFinancial time series, such as those of interest rates, stock prices, exchange rates inflation rates, etc., often exhibit the phenomenon of volatility clustering, i.e, periods in which their prices show large oscillations for an extended period of time, followed by periods in which there is relative calm, suggesting that the variance of time series time series vary over time. The main scope of this work focuses on the determination of a quantitative model consistent and representative model for forecasting interest rate volatility of operations on commercial banks' assets through statistical and econometric procedures for univariate time series. The ARCH, GARCH and EGARCH models were compared to analyze the interest rate volatility in the period from January 2001 to July 2014. The application of the selection criteria suggested that the GARCH (1,1) model is the best fits the behaviour of the interest rate series within the period under study. Nevertheless, for forecasting purposes, that is, for subsequent periods, the best fit to the series of interest interest rates is the ARCH (1). Thus, from the estimated models, the best fit to the interest rates series volatility is the ARCH (1) model. interest rates is the ARCH model (1). (TRADUÇAO NOSSA)pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Eduardo Mondlanept_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectTaxa de Jurospt_BR
dc.subjectVolatilidadept_BR
dc.subjectPrevisãopt_BR
dc.subjectModelos ARCHpt_BR
dc.subjectBancos Comerciaispt_BR
dc.titleAplicação dos modelos da classe ARCH na previsão de volatilidade de taxas de juros das operações sobre os activos dos Bancos Comerciais no mercado Moçambicanopt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dc.contributor.advisor1Namuíche, Herlander-
dc.description.resumoAs séries temporais financeiras, como as de taxas de juros, preços de acções, taxas de câmbio, taxas de inflação, etc., muitas vezes exibem o fenómeno de aglomeração de volatilidade, isto é, períodos em que seus preços apresentam grandes oscilações por um extenso período de tempo, seguidas de períodos em que há relativa calma, sugerindo que a variância de séries temporais financeiras variam ao longo do tempo. O escopo principal deste trabalho centra-se na determinação de um modelo quantitativo consistente e representativo para a previsão de volatilidade de taxas de juros das operações sobre os activos dos bancos comerciais através de procedimentos estatísticos e econométricos para séries temporais univariados. Procedeu-se a comparação dos modelos ARCH, GARCH e EGARCH para analisar a volatilidade de taxa de juros no período de Janeiro de 2001 a Julho de 2014. A aplicação dos critérios de selecção sugeriu que o modelo GARCH (1,1) é o que melhor se ajusta ao comportamento da série de taxas de juros dentro do período em estudo. Não obstante, para fins de previsão, isto é, para períodos subsequentes o melhor que mais se ajusta a série de taxas de juros é o ARCH (1). Deste modo, dos modelos estimados, o que melhor se ajusta a volatilidade da série de taxas de juros é o modelo ARCH (1).pt_BR
dc.publisher.countryMoçambiquept_BR
dc.publisher.departmentFaculdade de Ciênciaspt_BR
dc.publisher.departmentDepartamento de Matemática e Informáticapt_BR
dc.publisher.initialsUEMpt_BR
dc.subject.cnpqCiências Exactas e da Terrapt_BR
dc.subject.cnpqProbabilidade e Estatίsticapt_BR
dc.description.embargo2023-03-10-
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