[pt] MODELAGEM DE SÉRIES TEMPORAIS FOCADA NA PRECIFICAÇÃO DE DERIVATIVOS CLIMÁTICOS

[pt] O mercado de Derivativos Climáticos no Brasil ainda é incipiente. Uma das barreiras que atrapalham o aumento da liquidez no mercado é certamente a incerteza que está por traz da precificação e a falta de conhecimento por vários setores dos campos de aplicação potenciais desses derivativos. Com...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: BRUNO DORE RODRIGUES
Tipo de recurso: tesis doctoral
Estado:Versión publicada
Fecha de publicación:2006
País:Brasil
Institución:Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-RIO)
Repositorio:Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell)
Idioma:portugués
OAI Identifier:oai:MAXWELL.puc-rio.br:9196
Acceso en línea:https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=9196&idi=1
https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=9196&idi=2
http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.9196
Access Level:acceso abierto
Palabra clave:[pt] SERIE TEMPORAL
[pt] RISCO CLIMATICO
[pt] PRECIFICACAO
[pt] DERIVATIVOS
[en] TIME SERIE
[en] CLIMATE RISK
[en] PRICING
[en] DERIVATIVES
Descripción
Sumario:[pt] O mercado de Derivativos Climáticos no Brasil ainda é incipiente. Uma das barreiras que atrapalham o aumento da liquidez no mercado é certamente a incerteza que está por traz da precificação e a falta de conhecimento por vários setores dos campos de aplicação potenciais desses derivativos. Com o objetivo de reduzir esta incerteza, este estudo revê abordagens para modelar e estabelecer previsões por modelos de séries temporais para a temperatura na cidade do Rio de Janeiro, e consequentemente para o índice de Cooling Degree Days (CDD) desta localidade. Três modelos são propostos para a previsão da média diária de temperatura, dois benchmark (Holt-Winters e Box & Jenkins) e um pela Transformação de Fourier combinado com o processo GARCH para a variância. Os resultados sugerem que o modelo baseado na transformação de Fourier consegue melhor performance na previsão que os demais.