| Summary: | Tese (doutorado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Economia, Administração, Contabilidade e Ciência da Informação e Documentação, Departamento de Economia, 2012. === Submitted by Alaíde Gonçalves dos Santos (alaide@unb.br) on 2012-11-05T11:33:02Z
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2012_RegisAugustoEly.pdf: 736753 bytes, checksum: 20b30943ff9810398542daab7f16fcc3 (MD5) === Esta tese e composta por três ensaios em finanças com o objetivo de investigar o comportamento dos mercados cambial e acionário brasileiro. O primeiro ensaio examina a transmissão na media e na volatilidade entre retornos acionários e variações da taxa de câmbio o no Brasil. Utilizamos modelos multivariados autorregressivos e com heteroscedasticidade condicional, bem como matrizes de correlação condicional variantes no tempo para medir o tamanho, a direção e a simetria da transmissão de média e volatilidade de um mercado para o outro. Os resultados indicam que (i) o mercado acionário lidera a transmissão na média, entretanto (ii) a volatilidade do mercado cambial causa volatilidade no mercado acionário, sendo a transmissão intensificada pela crise do subprime, (iii) retornos negativos e depreciação cambial tendem a aumentar a volatilidade em ambos os mercados, e (iv) o processo de correlação condicional apresenta alta persistência e assimetria em relação à depreciação cambial. O segundo ensaio examina a relação entre correlação serial e volatilidade nos retornos do índice Ibovespa. Para a estimação da volatilidade utilizamos um modelo autorregressivo generalizado exponencial com heteroscedasticidade condicional e para o cálculo da correlação serial, uma estatística de razão de variância onde a defasagem é calculada endogenamente. Os resultados demonstram que (i) a volatilidade é negativamente relacionada à correlação serial para retornos semanais, (ii) essa relação negativa está presente nos retornos diários apenas se utilizarmos correlação serial de primeira ordem, (iii) momentos de maior volatilidade aumentam a ineficiência na precificação dos ativos que compõem o índice, e (iv) a crise do subprime não intensificou esse efeito para retornos semanais, mas produziu uma relação positiva entre volatilidade e correlação serial para retornos diários. O terceiro ensaio estuda a dinâmica dos saltos condicionais na taxa de câmbio Real/Dólar desde a introdução do regime de câmbio futuante no Brasil. Utilizamos um modelo de saltos condicionais constantes e três especificações diferentes do modelo ARJIGARCH proposto por Chan e Maheu (2002) para modelar a dinâmica dos saltos. Os resultados sugerem que (i) os saltos condicionais da taxa de câmbio são variantes no tempo e sensíveis a choques passados, (ii) depreciações cambiais no período anterior tendem a mudar a direção dos saltos no próximo período, e (iii) a intensidade dos saltos é persistente, podendo ser modelada por um processo autorregressivo de médias móveis. _______________________________________________________________________________________ ABSTRACT === This thesis is comprised of three papers on financial econometrics with the main goal of updating the knowledge on the behavior of the foreign exchange and stock markets in Brazil. The first essay searches for evidence of mean and volatility spillovers between stock and exchange markets in Brazil. We employ multivariate generalized autorregressive conditional hetoroscedasticity models with dynamic conditional correlation to measure the size and sign effects of volatility spillovers from one market to another. The results indicate that (i) the stock market leads the exchange market in the mean, (ii) exchange market volatility spillovers to the stock market, and this effect is intensified during the subprime crisis, (iii) negative shocks in returns and currency depreciation tends to increase volatility in both markets, and (iv) the conditional correlation process between the markets is highly persistent and asymmetric. The second essay examines the relation between serial correlation and volatility in the Ibovespa index returns. We employ an exponential general autorregressive conditional heteroskedastic model to estimate volatility and a variance ratio statistic to calculate serial correlation, where the holding period is selected endogenously. The results show that (i) volatility is negatively related with serial correlations for weekly returns, (ii) this negative relation is found in daily returns only if we use first order serial correlation, (iii) higher volatility induces inefficiency, and (iv) the subprime crisis has not intensified the effect for weekly returns, but produced a positive relation between volatility and serial correlation for daily returns. The third essay studies the conditional jump dynamics of the exchange rate between Real and U.S Dollar since the introduction of the oating regime in Brazil. We use a constant conditional jump model and three different specifications of the ARJI-GARCH model of Chan e Maheu (2002) to model jump dynamics. The results suggest that (i) conditional jumps of the exchange rate are time-varying and sensitive to past shocks, (ii) after currency depreciation, the direction of a jump in the next period is more likely to change, and (iii) the jump intensity is highly persistent and behaves like an autorregressive moving average model.
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