APLICAÇÃO DE SINGULAR SPECTRUM ANALYSIS E DO ARIMA-GARCH PARA PREVISÃO DA TAXA DE CÂMBIO EUR/USD

RESUMO

Objetivo:

O objetivo deste artigo foi modelar a série de minuto das taxas de câmbio do par EUR/USD por meio dos métodos singular spectrum analysis (SSA) e ARIMA-GARCH, e avaliar qual gera previsões melhores para um horizonte de cinco minutos.

Originalidade/valor:

Apesar de o SSA se mostrar uma técnica bem-sucedida em outros ramos da ciência, suas aplicações em finanças ainda são recentes. Além disso, a modelagem da taxa de câmbio é um problema complexo que envolve conceitos e propriedades estatísticas. No entanto, apesar da complexidade, a análise de tal série é de suma importância para diversos agentes que atuam direta ou indiretamente na economia e no mercado financeiro.

Design/metodologia/abordagem:

Estimaram-se modelos de séries temporais com as técnicas ARIMA-GARCH e SSA, sendo consideradas três amostras do fechamento da cotação ask do câmbio: tendências de alta, de baixa e sem tendência dominante.

Resultados:

As previsões realizadas pelo SSA foram as que mais se aproximaram das observações originais para os três casos. Para as medidas de qualidade, o SSA obteve melhores resultados para as amostras com tendências de alta e de baixa, enquanto, para a amostra sem tendência dominante, os resultados apontaram que a técnica ARIMA-GARCH atingiu resultados mais satisfatórios. Portanto, concluiu-se que as previsões do SSA, no que diz respeito às taxas de câmbio no período em questão, são mais adequadas que aquelas obtidas pelo modelo ARIMA-GARCH, independentemente do movimento do mercado.

PALAVRAS-CHAVE
Mercado de câmbio; Taxas de câmbio; Dólar; Euro; Previsão de séries temporais