Entropia diferencial, risco financeiro, estimadores não paramétricos da entropia, estimadores kernel
A dissertação é composta por uma coletânea de quatro artigos que abordam a estimação da entropia diferencial com aplicações em dados financeiros. A obtenção de um estimador robusto e dotado de propriedades satisfatórias para tal medida mostra-se de suma importância para sua aplicação. Nesse contexto, os objetivos do presente estudo incluem realizar uma revisão abrangente dos estimadores de entropia diferencial não paramétricos e propor aprimoramentos na escolha e otimização de seu uso, visando encontrar um estimador mais adequado para dados financeiros, os quais frequentemente apresentam distribuições com caudas pesadas e mudanças de regimes.