Modelagem da volatilidade condicional incorporando o período não regular do pregão ao modelo APARCH: um estudo com ações listadas na BM&FBovespa
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Universidade Federal de Minas Gerais
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Resumo
A volatilidade tem bastante destaque nos estudos de Finanças, pois é um parâmetro
fundamental na precificação de derivativos, gestão de risco e de portfólios. Acreditando que
durante o período não regular do pregão ocorra a chegada de informações importantes capazes
de impactar na volatilidade do dia, o objetivo deste artigo é avaliar como os períodos after-
market e pré-abertura impactam na estimação da volatilidade condicional de um dia à frente.
Para isso, utilizou-se o modelo APARCH (Asymetric Power Autoregressive Conditional
Heteroskedasticity) incorporando o período after-market, a pré-abertura e o overnight total,
para avaliar se os mesmos carregam informações importantes para modelagem da
volatilidade. Foram analisados dados intradiários de 20 ações de empresas brasileiras listadas
na BM&FBovespa, pertencentes ao índice BR TITANS 20 com ADRs listados nas bolsas de
Nova York e na NASDAQ, considerando o período de janeiro de 2010 a julho de 2015. Os
critérios utilizados para avaliar os resultados foram: de informação AICc e significância
estatística dos coeficientes (in-sample) e RMSE, MAPE e R² da regressão de Mincer
Zarnowitz (out-of-sample). A análise dos resultados dentro e fora da amostra não permite
afirmar o melhor modelo, pois não há unanimidade nas ações, entretanto, em ambas as
análises, os períodos não regulares do pregão demonstraram incorporar informações
importantes para a maior parte das ações. Ademais, os modelos que incorporaram o período
pré-abertura obtiveram, em geral, resultados superiores aos modelos que incorporaram o
período after-market, sinalizando que tal período carrega informações importantes para a
previsão da volatilidade condicional.
Abstract
Assunto
Finanças
Palavras-chave
Volatilidade Condicional, Dados Intradiários,, Modelo APARCH, After- Market, Pré-Abertura
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