Applying singular spectrum analysis and arima-garch for forecasting EUR/USD exchange rate

dc.creatorRafael J. Abreu
dc.creatorRafael M. Souza
dc.creatorJoice G. Oliveira
dc.date.accessioned2024-03-13T16:12:36Z
dc.date.accessioned2025-09-08T23:32:33Z
dc.date.available2024-03-13T16:12:36Z
dc.date.issued2019
dc.description.abstractObjetivo: 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-suce- dida 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 entan- to, 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 tem- porais 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 apro- ximaram 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 previ- sões 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
dc.identifier.doi10.1590/1678-6971/eramf190146
dc.identifier.issn16786971
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/1843/65766
dc.languageeng
dc.publisherUniversidade Federal de Minas Gerais
dc.relation.ispartofRAM. Revista de Administração Mackenzie
dc.rightsAcesso Aberto
dc.subjectCâmbio
dc.subjectDólar
dc.subjectEuro (Moeda)
dc.subject.otherExchange market
dc.subject.otherExchange rates
dc.subject.otherDollar
dc.subject.otherEuro
dc.subject.otherTime-series forecast
dc.titleApplying singular spectrum analysis and arima-garch for forecasting EUR/USD exchange rate
dc.title.alternativeAplicação de singular spectrum analysis e do arima-garch para previsão da taxa de câmbio EUR/USD
dc.typeArtigo de periódico
local.citation.epage32
local.citation.issue4
local.citation.spage1
local.citation.volume20
local.description.resumoPurpose: The objective of this article is to model a minute series of exchange rates for the EUR/USD pair using the singular spectrum analysis (SSA) and ARIMA-GARCH methods and evaluate which one offers better forecasts for a five-minute horizon. Originality/value: Despite being a successful technique in other branches of science, the application of SSA in finance is quite new. Furthermore, exchange rate modeling is a complex problem, comprising statistical concepts and properties. However, despite the complexity, the analysis of this series is extremely important for several agents playing, directly or indirectly, a role in the economy and the financial market. Design/methodology/approach: Time series models were estimated using the ARIMA-GARCH and SSA techniques, taking into account three samples of the ask exchange rate (closing): uptrend, downtrend, and no well-defined trend. Findings: The forecasts carried out by the SSA were the ones closest to the original observations for the three cases. Regarding the quality measurements, SSA obtained the best results for both uptrend and downtrend samples; for the sample with no well-defined trend, the findings indicated that the ARIMA-GARCH technique attained better results. However, it was concluded that the SSA forecasts, regarding exchange rates during the studied period, are more appropriate than the ones obtained by the ARIMA-GARCH model, regardless of the market movement.
local.publisher.countryBrasil
local.publisher.departmentFCE - DEPARTAMENTO DE CIÊNCIAS CONTÁBEIS
local.publisher.initialsUFMG
local.url.externahttps://www.scielo.br/j/ram/a/kz7Wqjm4b8CPSprGCDYxs3p/?format=pdf&lang=en

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