Copper return to predictability in the frequency domain

Resumo

Esta dissertação tem como objetivo avaliar a melhoria da previsão out-of-sample nos retornos de cobre através da aplicação de técnicas de domínio de frequência. Para este efeito, é utilizado um método de wavelets - Maximal Overlap Discrete Wavelet Transform Multiresolution Analysis (MODWT MRA), com base na pesquisa de (Faria e Verona, 2020). As variáveis de previsão estão fundamentadas nos trabalhos de (Gargano e Timmermann, 2014; Zhang et al., 2021), estendendo a literatura sobre previsões out-of-sample, métodos baseados em wavelets (MODWT MRA) e previsibilidade de retornos do cobre out-of-sample. Os resultados obtidos demonstram que há ganhos quer estatísticos quer económicos ao executar técnicas do domínio da frequência para prever os retornos de cobre out-of-sample. Estes resultados estão de acordo com estudos recentes sobre a previsão out-of-sample de retornos de ações (Faria e Verona, 2018, 2020, 2021).

Data de atribuição	16 jul. 2024
Idioma original	English
Instituição de premiação	Universidade Católica Portuguesa
Supervisor	Fábio Verona (Supervisor) & Gonçalo Faria (Co-Orientador)