Forecasting sovereign CDS returns via deep learning (2021)
- Authors:
- Autor USP: LIMA, PEDRO ANTONIO SÁ BARRETO DE - FEARP
- Unidade: FEARP
- Sigla do Departamento: EAE
- DOI: 10.11606/D.96.2021.tde-24092021-154707
- Subjects: DERIVATIVOS; INDICADORES ECONÔMICOS; MACROECONOMIA; PROCESSAMENTO DE DADOS; REDES NEURAIS
- Keywords: Credit default swap soberano; Deep learning; Previsão para série de tempo; Recurrent neural networks; Redes neurais profundas; Redes neurais recorrentes; Sovereign credit default swap; Time series forecasting
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Abstract: Este artigo é um exercício empírico de previsão para uma classe de derivativos de crédito conhecida como credit default swap soberano. Utilizando técnicas de aprendizado de máquina não lineares e não paramétricas denominadas Redes Neurais Profundas, este estudo foi feito usando dados diários de países emergentes e um conjunto de indicadores financeiros e macroeconômicos como variáveis preditivas. A natureza não linear do derivado financeiro estudado aqui sugere que esta técnica pode capturar melhor o comportamento dos dados em comparação com um modelo de passeio aleatório, que foi utilizado para ser base comparativa. Uma validação cruzada utilizando grid search é conduzida para estimar os hiperparâmetros do modelo. Para avaliar a previsão fora da amostra, são utilizadas métricas determinísticas e estatísticas, concluindo que há um ganho preditivo usando esta técnica
- Imprenta:
- Publisher place: Ribeirão Preto
- Date published: 2021
- Data da defesa: 05.07.2021
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo é de acesso aberto
- URL de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: gold
- Licença: cc-by-nc-sa
-
ABNT
LIMA, Pedro Antonio Sá Barreto de. Forecasting sovereign CDS returns via deep learning. 2021. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto, 2021. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/96/96131/tde-24092021-154707/. Acesso em: 29 dez. 2025. -
APA
Lima, P. A. S. B. de. (2021). Forecasting sovereign CDS returns via deep learning (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/96/96131/tde-24092021-154707/ -
NLM
Lima PASB de. Forecasting sovereign CDS returns via deep learning [Internet]. 2021 ;[citado 2025 dez. 29 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/96/96131/tde-24092021-154707/ -
Vancouver
Lima PASB de. Forecasting sovereign CDS returns via deep learning [Internet]. 2021 ;[citado 2025 dez. 29 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/96/96131/tde-24092021-154707/
Informações sobre o DOI: 10.11606/D.96.2021.tde-24092021-154707 (Fonte: oaDOI API)
How to cite
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
