Modelagem dos retornos de criptomoedas: uma análise das suas relações de dependência através do estudo de séries temporais multivariadas (2025)
- Authors:
- Autor USP: QUEIROZ, RHENAN GOMES DOS SANTOS - ICMC
- Unidade: ICMC
- Sigla do Departamento: SME
- DOI: 10.11606/D.55.2025.tde-23072025-104903
- Subjects: ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS; COLETA DE DADOS; BOLSA DE MERCADORIAS; EVOLUÇÃO TECNOLÓGICA; MODELOS MATEMÁTICOS
- Keywords: Criptoativos; Cryptocurrencies; Modelagem multivariada; Multivariate modeling; Time series
- Agências de fomento:
- Language: Português
- Abstract: Este trabalho tem como objetivo investigar a dinâmica de volatilidade e de correlações entre as principais criptomoedas - Bitcoin (BTC), Ethereum (ETH), Binance Coin (BNB) e Solana (SOL) - aplicando modelos GARCH(1,1), GARCH realizado e GARCH de Correlação Condicional Dinâmica (DCC). A análise abrange o período de 30 de outubro de 2020 a 30 de outubro de 2024, utilizando retornos diários e dados intradiários com intervalo horário para cálculo de volatilidade realizada. Métricas de avaliação de desempenho foram utilizadas para medir a precisão das previsões de volatilidade em uma janela de 180 dias, com refit diário. Os resultados destacam a eficácia do Realized GARCH em superar os modelos tradicionais, especialmente quando integrado ao framework DCC com ordens maiores. Esta investigação não apenas contribui para a literatura sobre modelagem de risco no mercado de criptomoedas, mas também implicações práticas para gestores de risco e investidores institucionais na construção de portfólios mais robustos, e benefícios sociais ao fornecer subsídios para reguladores na promoção da estabilidade e transparência dos mercados de criptoativos.
- Imprenta:
- Publisher place: São Carlos
- Date published: 2025
- Data da defesa: 11.03.2025
- Status:
- Artigo publicado em periódico de acesso aberto (Gold Open Access)
- Versão do Documento:
- Versão publicada (Published version)
- Acessar versão aberta:
-
ABNT
QUEIROZ, Rhenan Gomes dos Santos. Modelagem dos retornos de criptomoedas: uma análise das suas relações de dependência através do estudo de séries temporais multivariadas. 2025. Mestrado Profissionalizante – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2025. Disponível em: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55137/tde-23072025-104903/. Acesso em: 16 abr. 2026. -
APA
Queiroz, R. G. dos S. (2025). Modelagem dos retornos de criptomoedas: uma análise das suas relações de dependência através do estudo de séries temporais multivariadas (Mestrado Profissionalizante). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55137/tde-23072025-104903/ -
NLM
Queiroz RG dos S. Modelagem dos retornos de criptomoedas: uma análise das suas relações de dependência através do estudo de séries temporais multivariadas [Internet]. 2025 ;[citado 2026 abr. 16 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55137/tde-23072025-104903/ -
Vancouver
Queiroz RG dos S. Modelagem dos retornos de criptomoedas: uma análise das suas relações de dependência através do estudo de séries temporais multivariadas [Internet]. 2025 ;[citado 2026 abr. 16 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55137/tde-23072025-104903/ - A combined framework to explore cryptocurrency volatility and dependence using multivariate GARCH and Copula modeling
- Does anything beat a GARCH(1,1)?: Evidence from crypto markets
- Performance of the realized-GARCH model against other GARCH types in predicting cryptocurrency volatility
- Modelo de previsão da qualidade do petróleo produzido no Brasil
- Automatic Identification of Fake News in Portuguese
- Automatic identification of fake news written in the portuguese language spoken in Brazil
Informações sobre a disponibilidade de versões do artigo em acesso aberto coletadas automaticamente via oaDOI API (Unpaywall).
Por se tratar de integração com serviço externo, podem existir diferentes versões do trabalho (como preprints ou postprints), que podem diferir da versão publicada.
How to cite
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
