RAM. Revista de Administração Mackenzie (Aug 2019)
Applying singular spectrum analysis and arima-garch for forecasting eur/usd exchange rate / Aplicação de singular spectrum analysise do arima-garch para previsão da taxa de câmbio eur/usd
Abstract
Purpose: 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. 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.
