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penalva_d_me_ift.pdf: 1147387 bytes, checksum: 8e6d7c8702b105a6e1f45a6db2ac7b9e (MD5) === Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) === Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) === Em sistemas onde muitos agentes interagem, permitindo obter medidas que podem se apresentar intermitentes, muitas vezes podemos extrair padrões que denotam comportamento de grupo destes agentes, este é o caso do mercado financeiro e sua estrutura de correlações emergentes. Este trabalho visa reproduzir e sintetizar o que é entendido como estrutura de correlações no mercado financeiro. A análise da estrutura consistirá de 2 partes, uma dinâmica, acessando dependências temporais, e outra topológica e economica, acessando a importância das conexões entre ações. Na análise dinâmica são investigadas a correlação instantânea, quanto o comportamento ao longo das escalas de tempo , e a não instantânea, quanto ao decaimento temporal em relação ao máximo de correlação. A topologia é analisada obtendo-se um grafo a partir da matrix de correlação instantânea e analisando a conectividade dos vértices, partindo do mais conectado(chama-se raíz) analisa-se os diversos clusteres de ações obtidos, comparando com a classificação economica conhecida. A analise topológica é feita em várias escalas de correlação instantânea visando a comparação entre elas. Introduzo noções gerais de sistemas complexos no capítulo 1. No capítulo 2 dou uma breve descrição do mercado através das varíaveis mais importantes e seu comportamento, i.e. as escalas de preços e de tempo. O capítulo 3 descreve os métodos utilizados para análise da estrutura de correlação do mercado, é apresentado o estimador de Pearson para correlação linear bem como o método de Kruskal, utilizado para obter o grafo árvore que contém todas ações e minimizar a soma das arestas (ponderadas pela distância definida a partir da correlação). No capítulo 4 apresento os resultados referentes à análise da estrutura de correlações para o mercado Bovespa === In systems where many agents interact, allowing for measures that may be erratic, many times we can extract behavior patterns that denote a group of agents, this is the case of financial market and its emerging structure of correlations. This work aims to reproduce and synthesize what is perceived as a correlation structure in financial markets. Analysis of the structure will consist of 2 parts, one dynamic, accessing temporal dependencies, and other topological and economical by accessing the importance of connections between assets. In analysis of dynamics are investigated instantaneous correlation, it’s behavior across scales of time, and the not instantaneous, it’s decay from the maximum correlation. The topology is analyzed by a graph from the instantaneous correlation matrix and analyzing the connectivity of vertices, starting from the most connected (called root) analyzes the various clusters of shares obtained by comparing with known economic classification. The topological analysis is performed at several scales of correlation in order to instantly compare them. Introduce general notions of complex systems in Chapter 1. In Chapter 2 give a brief description of market through the most important variables and their behavior, ie the ranges of price and time. Chapter 3 describes the methods used for analysis the correlation structure of the market, the estimator is presented by Pearson’s linear correlation and the Kruskal method is used to obtain the graph tree containing all assets and to minimize the sum of edges (weighted by the distance defined from the correlation). In Chapter 4 I present the results of the analysis of correlation structure for the market Bovespa
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