[en] DISTRIBUTIONS OF RETURNS, VOLATILITIES AND CORRELATIONS IN THE BRAZILIAN STOCK MARKET

• Main Author: MARCO AURELIO SIMAO FREIRE
• Other Authors: MARCELO CUNHA MEDEIROS
• Language: pt
• Published: MAXWELL 2005
• Subjects: [pt] ANALISE DE RISCO; [en] RISK ANALYSIS; [pt] VOLATILIDADE REALIZADA; [en] REALIZED VOLATILITY; [pt] DADOS DE ALTA FREQUENCIA; [en] HIGH FREQUENCY DATA; [pt] DISTRIBUICOES DE RETORNOS; [en] RETURN DISTRIBUTIONS; [pt] MODELOS GARCH MULTIVARIADOS; [en] MULTIVARIATE GARCH MODELS
• Online Access: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/Busca_etds.php?strSecao=resultado&nrSeq=5957@1; https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/Busca_etds.php?strSecao=resultado&nrSeq=5957@2; http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.5957

[pt] A hipótese de normalidade é comumente utilizada na área de análise de risco para descrever as distribuições dos retornos padronizados pelas volatilidades. No entanto, utilizando cinco dos ativos mais líquidos na Bovespa, este trabalho mostra que tal hipótese não é compatível com medidas de volatilidades estimadas pela metodologia EWMA ou modelos GARCH. Em contraposição, ao extrair a informação contida em cotações intradiárias, a metodologia de volatilidade realizada origina retornos padronizados normais, potencializando ganhos no cálculo de medidas de Valor em Risco. Além disso, são caracterizadas as distribuições de volatilidades e correlações de ativos brasileiros e, em especial, mostra-se que as distribuições das volatilidades são aproximadamente lognormais, enquanto as distribuições das correlações são aproximadamente normais. A análise é feita tanto de um ponto de vista univariado quanto multivariado e fornece subsídio para a melhor modelagem de variâncias e correlações em um contexto de grande dimensionalidade. === [en] The normality assumption is commonly used in the risk management area to describe the distributions of returns standardized by volatilities. However, using five of the most actively traded stocks in Bovespa, this paper shows that this assumption is not compatible with volatilities estimated by EWMA or GARCH models. In sharp contrast, when we use the information contained in high frequency data to construct the realized volatilies measures, we attain the normality of the standardized returns, giving promise of improvements in Value at Risk statistics. We also describe the distributions of volatilities and correlations of the brazilian stocks, showing that the distributions of volatilities are nearly lognormal and the distribuitions of correlations are nearly Gaussian. All analysis is traced both in a univariate and a multivariate framework and provides background for improved high-dimensional volatility and correlation modelling in the brazilian stock market.