Previsão de volatilidade no Brasil: RiskMetrics, GARCH, volatilidade implícita ou uma combinação desses modelos? Um estudo empírico

• Main Author: Santos, José Evaristo dos
• Other Authors: Hegedus, Georges
• Language: Portuguese
• Published: 2013
• Subjects: Risco (Economia); Investimentos - Previsão; Investimentos - Análise; Análise de séries temporais; Economia
• Online Access: http://hdl.handle.net/10438/10755

Made available in DSpace on 2013-04-18T20:58:49Z (GMT). No. of bitstreams: 1 1199900146.pdf: 2751587 bytes, checksum: 8fc9e06e357157f752e0e7f98940ee0f (MD5) Previous issue date: 1997 === O trabalho testa o poder de previsão da volatilidade futura, de cinco modelos: um modelo ingênuo, do tipo martingale, o modelo sugerido pelo JPMorgan em seu RiskMetrics™, o modelo GARCH-Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity, o modelo da volatilidade implícita e combinações de Risk:MetricsTM com volatilidade implícita e de GARCH com volatilidade implícita. A série estudada é a volatilidade para vinte e cinco dias, dos retornos diários do contrato futuro de Ibovespa, negociado na BM&F - Bolsa de Mercadorias e Futuros. Particularidades brasileiras são introduzidas na estimação dos parâmetros do modelo GARCH. O poder de previsão é testado com medidas estatísticas, envolvendo equações de perdas (loss functions) simétricas e assimétricas, e com uma medida econômica, dada pelo lucro obtido a partir da simulação da realização de operações hedgeadas, sugeridas pelas previsões de volatilidade. Tanto com base nas medidas estatísticas como na medida econômica, o modelo GARCH emerge como o de melhor desempenho. Com base nas medidas estatísticas, esse modelo é particularmente melhor em período de mais alta volatilidade. Com base na medida econômica, contudo, o lucro obtido não é estatisticamente diferente de zero, indicando eficiência do mercado de opções de compra do contrato futuro de Ibovespa, negociado na mesmaBM&F.