Modelagem da volatilidade condicional incorporando o período não regular do pregão ao modelo APARCH: um estudo com ações listadas na BM&FBovespa
| dc.creator | Breno Valente Fontes Araújo | |
| dc.creator | Frank Magalhães de Pinho | |
| dc.creator | Marcos Antônio de Camargos | |
| dc.date.accessioned | 2022-09-02T13:34:49Z | |
| dc.date.accessioned | 2025-09-09T00:41:26Z | |
| dc.date.available | 2022-09-02T13:34:49Z | |
| dc.date.issued | 2017-10 | |
| dc.identifier.isbn | 2177-2576 | |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/1843/44839 | |
| dc.language | por | |
| dc.publisher | Universidade Federal de Minas Gerais | |
| dc.relation.ispartof | Encontro da ANPAD - EnANPAD | |
| dc.rights | Acesso Aberto | |
| dc.subject | Finanças | |
| dc.subject.other | Volatilidade Condicional | |
| dc.subject.other | Dados Intradiários, | |
| dc.subject.other | Modelo APARCH | |
| dc.subject.other | After- Market | |
| dc.subject.other | Pré-Abertura | |
| dc.title | Modelagem da volatilidade condicional incorporando o período não regular do pregão ao modelo APARCH: um estudo com ações listadas na BM&FBovespa | |
| dc.type | Artigo de evento | |
| local.citation.issue | 41 | |
| local.description.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. | |
| local.publisher.country | Brasil | |
| local.publisher.department | FCE - DEPARTAMENTO DE CIÊNCIAS ADMINISTRATIVAS | |
| local.publisher.initials | UFMG | |
| local.url.externa | http://www.anpad.org.br |