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
- 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
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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. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2025. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55137/tde-23072025-104903/. Acesso em: 26 dez. 2025. -
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 (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.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 2025 dez. 26 ] Available from: https://www.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 2025 dez. 26 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55137/tde-23072025-104903/ - Does anything beat a GARCH(1,1)?: Evidence from crypto markets
- A combined framework to explore cryptocurrency volatility and dependence using multivariate GARCH and Copula modeling
- 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 o DOI: 10.11606/D.55.2025.tde-23072025-104903 (Fonte: oaDOI API)
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