ANÁLISE EDITORIAL / 2026-09-05 — 2026-09-11
GARCH assimétrico e atenção barata para cross-section
Finanças estatísticas entre memória longa e eficiência de modelos.
O ALM-GARCH separa canais de nível e memória para choques positivos e negativos. A análise estatística do modelo Log S-fBM concilia vol rough e memória longa. Um estudo mostra que a atenção Nyström iguala a atenção completa na predição cross-sectional de ações (MASTER), com a atenção aprendida quase uniforme. Há ainda um filtro não recursivo paralelizável para preços de alta frequência.
EVOLUÇÃO
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O QUE FAZER COM ISSO
Modelos de cross-section podem ficar bem mais baratos sem perda.
Resultados em poucos mercados.