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Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/22975
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Campo DCValorIdioma
dc.creatorSouza, Alexandre Gomes-
dc.date.accessioned2022-06-06T16:59:28Z-
dc.date.available2021-02-15-
dc.date.available2022-06-06T16:59:28Z-
dc.date.issued2021-01-29-
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/22975-
dc.description.abstractThe goal of this work is to estimate the volatility of returns and shocks of uncertainties on the indices related to the performance of the renewable energy market in the USA and Europe. In this sense, an analysis of the risks associated with the European Renewable Energy and Renewable Energy Generation indexes can reveal how they affect the sector’s performance. First, structural break tests will be estimated on the return trajectories and check if the analysis should be divided between regimes. To estimate volatility, conditional heteroscedastic models proposed in the literature will be used, particularly the Dynamic conditional correlation multivariate GARCH (DCC-MGARCH). The data were chosen based on the Standard & Poor’s 500, WilderHill, Arca Tech 100, West Texas Intermediate and Morgan Stanley Capital International, Thomson Reuters/ CoreCommodity and U.S. Dollar indices. In addition to the estimates of all parameters, quasi-correlation matrices, quasi covariance, and uncertainties shocks over the studied indices will be obtained through impulse response functions obtained by a VAR model.pt_BR
dc.description.provenanceSubmitted by Fernando Augusto Alves Vieira (fernandovieira@biblioteca.ufpb.br) on 2022-05-18T12:25:33Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 805 bytes, checksum: c4c98de35c20c53220c07884f4def27c (MD5) AlexandreGomesSouza_Dissert.pdf: 3580631 bytes, checksum: eb93cfd248ae7ee9db3e4e054fed404d (MD5)en
dc.description.provenanceApproved for entry into archive by Biblioteca Digital de Teses e Dissertações BDTD (bdtd@biblioteca.ufpb.br) on 2022-06-06T16:59:28Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 805 bytes, checksum: c4c98de35c20c53220c07884f4def27c (MD5) AlexandreGomesSouza_Dissert.pdf: 3580631 bytes, checksum: eb93cfd248ae7ee9db3e4e054fed404d (MD5)en
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2022-06-06T16:59:28Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 805 bytes, checksum: c4c98de35c20c53220c07884f4def27c (MD5) AlexandreGomesSouza_Dissert.pdf: 3580631 bytes, checksum: eb93cfd248ae7ee9db3e4e054fed404d (MD5) Previous issue date: 2021-01-29en
dc.description.sponsorshipFundação Parque Tecnológico da Paraíba - PaqTc-PBpt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal da Paraíbapt_BR
dc.rightsAcesso abertopt_BR
dc.rightsAttribution-NoDerivs 3.0 Brazil*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/br/*
dc.subjectEnergias renováveispt_BR
dc.subjectVolatilidadept_BR
dc.subjectRiscospt_BR
dc.subjectIncertezaspt_BR
dc.subjectChoquespt_BR
dc.subjectRenewable energypt_BR
dc.subjectVolatilitypt_BR
dc.subjectScratchspt_BR
dc.subjectUncertaintiespt_BR
dc.subjectShockspt_BR
dc.titleVolatilidade dos retornos dos índices de energias renováveis e choques de incertezas nos Estados Unidos e União Europeiapt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
dc.contributor.advisor1Frascaroli, Bruno Ferreira-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/5108964340357155pt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/6619269599515584pt_BR
dc.description.resumoO objetivo deste trabalho é estimar a volatilidade dos retornos e choques de incertezas sobre os índices relacionados ao desempenho do mercado de energias renováveis no âmbito dos EUA e Europa. Neste sentido, uma análise dos riscos associados aos índices European Renewable Energy e o Renewable Energy Generation pode revelar como os mesmos afetam o desempenho do setor. Primeiramente serão estimados testes de quebra estrutural sobre as trajetórias de retornos e verificar se a análise deve divida entre regimes. Para estimar a volatilidade serão utilizados mode los heterocedásticos condicionais propostos na literatura, particularmente o modelo Dynamic conditional correlation multivariate GARCH (DCC-MGARCH). Os dados foram escolhidos tomando como base os índices Standard & Poor’s 500, WilderHill, Arca Tech 100, West Texas Intermediate e Morgan Stanley Capital International, Thomson Reuters/CoreCommodity e U.S. Dollar. Além das estimativas de todos os parâmetros, serão obtidas matrizes de quase-correlação, quase covariância, e choques de incertezas sobre os índices estudados, por meio de funções de impulso respostas obtidas por um modelo de vetores autoregressivos (VAR).pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentInformáticapt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Modelagem Matemática e computacionalpt_BR
dc.publisher.initialsUFPBpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpt_BR
Aparece nas coleções:Centro de Informática (CI) - Programa de Pós-Graduação em Modelagem Matemática Computacional

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