Tesis doctorales de Economía


CONTÁGIO ENTRE MERCADOS DE ACÇÕES DE PAÍSES DESENVOLVIDOS: UM ESTUDO DE PROCESSOS DE TRANSMISSÃO DE CHOQUES DE RENDIBILIDADE NUM CONTEXTO DE EPISÓDIOS DE CRISES FINANCEIRAS

Júlio Fernando Seara Sequeira da Mota Lobão



Esta página muestra parte del texto pero sin formato.
Puede bajarse la tesis completa en PDF comprimido ZIP (385 páginas, 1,18 Mb) pulsando aquí

 

 

 

APÊNDICE D

Testes de Significância aos Coeficientes de Correlação

Os coeficientes de correlação calculados são submetidos a três testes distintos.

Em primeiro lugar, testa-se se o coeficiente de correlação é significativamente diferente de zero. Para esse efeito recorremos à estatística que segue a distribuição t com n-2 graus de liberdade em que r é o valor do coeficiente de correlação sujeito a teste e n é o número de observações. A hipótese nula é de que o coeficiente de correlação é zero.

Em segundo lugar, para testar se a matriz de coeficientes de correlação é globalmente diferente da matriz identidade calcula-se o rácio de verosimilhança utilizado por Pindick e Rotemberg (1990). A hipótese nula deste teste é de que globalmente não existe correlação entre os vários mercados da amostra. A estatística de teste é e apresenta uma distribuição Qui-Quadrado com graus de liberdade em que é o determinante da matriz de correlação, N é o número de observações na amostra comum e p é o número de séries sob teste.

Por último, para o teste à hipótese de aumento significativo da variável entre o período definido como tranquilo e o período definido como sendo de crise procedemos à aplicação de um teste em duas amostras (também denominado de teste t de heterocedasticidade) na sequência do teste proposto por Forbes e Rigobon (2002). Este teste, pela utilização de um rácio de verosimilhança, corresponde ao teste da hipótese nula de que a correlação no período de crise é maior ou igual à correlação no período tranquilo contra a hipótese alternativa de que a correlação é superior durante o período tranquilo.

em que é o coeficiente de correlação entre o país i e o país j durante o período t. O período tranquilo é designado por ‘0’ e o período de crise é designado por ‘1’.

Os coeficientes de correlação são transformados através da transformação de Fisher de tal forma que se apresentam com um distribuição normal em termos assimptóticos com média e variância definidos da seguinte forma:

A estatística de teste é calculada a partir da equação seguinte:

onde e são a média e a variância amostral seguindo a transformação de Fisher.

A estatística de teste segue a distribuição t e os graus de liberdade são dados pela seguinte expressão:

APÊNDICE E. Teste de Kolmogorov-Smirnov

O teste de Kolmogorov-Smirnov é utilizado no presente estudo nas suas duas versões. A primeira versão tem como objectivo testar a hipótese de que a distribuição da população da qual se retirou uma determinada amostra segue uma dada distribuição de probabilidade. Assim, nesta versão, o teste de Kolmogorov-Smirnov consiste num teste à conformidade dos dados a uma distribuição estatística teórica. Este teste assenta no facto de que o valor da função densidade acumulada tem distribuição normal em termos assimptóticos.

Para se aplicar o teste de Kolmogorov-Smirnov é necessário calcular a frequência acumulada das observações (normalizada pela dimensão da amostra) como função da categoria. Em seguida é necessário proceder-se ao cálculo da frequência acumulada da distribuição teórica. Encontrada a maior diferença em valor absoluto entre as frequências acumuladas observada e teórica, compara-se esse valor que se denomina de estatística D com o valor crítico de D para a dimensão da amostra. Se o valor observado da estatística for superior ao valor crítico da mesma, pode-se rejeitar a hipótese nula de que a distribuição observada segue função de distribuição teórica.

Em termos analíticos, correspondendo a hipótese nula à possibilidade dos dados em teste seguirem uma determinada distribuição e a hipótese alternativa a de que os dados não seguem a distribuição especificada, temos que a estatística de teste de Kolmogorov-Smirnov (D) pode ser definida da seguinte forma:

onde se compara uma amostra com N observações cuja distribuição acumulada é dada por com que representa a distribuição acumulada teórica da distribuição a ser testada. A partir das 35 observações os valores críticos da estatística de Kolmogorov-Smirnov podem ser aproximados pela forma seguinte:

Nível de significância de

20% 15% 10% 5% 1%

Valor crítico da estatística D

Na segunda versão, o teste de Kolmogorov-Smirnov pode ser utilizado para testar a hipótese de que duas amostras seguem uma mesma distribuição de probabilidade ou, dito de outra forma, se as características estatísticas de duas amostras são compatíveis com a possibilidade de poderem ter sido recolhidas de uma população com a mesma distribuição, desconhecida.

Em termos analíticos, a estatística de teste de Kolmogorov-Smirnov (D) na segunda versão referida pode ser definida do seguinte modo:

,

que permite comparar as duas distribuições acumuladas em teste: que contém N observações e que é composta por M observações. A partir das 35 observações os valores críticos da estatística de Kolmogorov-Smirnov são dados por:

Nível de significância de

20% 15% 10% 5% 1%

Valor crítico da estatística D


Grupo EUMEDNET de la Universidad de Málaga Mensajes cristianos

Venta, Reparación y Liberación de Teléfonos Móviles
Enciclopedia Virtual
Biblioteca Virtual
Servicios
 
Todo en eumed.net:

Congresos Internacionales


¿Qué son?
 ¿Cómo funcionan?

 

15 al 29 de
julio
X Congreso EUMEDNET sobre
Turismo y Desarrollo




Aún está a tiempo de inscribirse en el congreso como participante-espectador.


Próximos congresos

 

06 al 20 de
octubre
I Congreso EUMEDNET sobre
Políticas públicas ante la crisis de las commodities

10 al 25 de
noviembre
I Congreso EUMEDNET sobre
Migración y Desarrollo

12 al 30 de
diciembre
I Congreso EUMEDNET sobre
Economía y Cambio Climático

 

 

 

 

Encuentros de economia internacionales a traves de internet


Este sitio web está mantenido por el grupo de investigación eumednet con el apoyo de Servicios Académicos Internacionales S.C.

Volver a la página principal de eumednet