Estimação de volatilidade em séries financeiras : modelos aditivos semi-paramétricos e GARCH

• Ano de defesa: 2008
• Autor(a) principal: Santos, Douglas Gomes dos
• Orientador(a): Ziegelmann, Flavio Augusto
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Palavras-chave em Português: Mercado financeiro; Volatilidade; Bolsa de valores; Estimação; Modelo de previsão
• Palavras-chave em Inglês: Volatility; Additive models; Local polynomial regression; GARCH models; Crisis
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/10183/14892

A estimação e previsão da volatilidade de ativos são de suma importância para os mercados financeiros. Temas como risco e incerteza na teoria econômica moderna incentivaram a procura por métodos capazes de modelar uma variância condicional que evolui ao longo do tempo. O objetivo principal desta dissertação é comparar alguns métodos de regressão global e local quanto à extração da volatilidade dos índices Ibovespa e Standard and Poor´s 500. Para isto, são realizadas estimações e previsões com os modelos GARCH paramétricos e com os modelos aditivos semi-paramétricos. Os primeiros, tradicionalmente utilizados na estimação de segundos momentos condicionais, têm sua capacidade sugerida em diversos artigos. Os segundos provêm alta flexibilidade e descrições visualmente informativas das relações entre as variáveis, tais como assimetrias e não linearidades. Sendo assim, testar o desempenho dos últimos frente às estruturas paramétricas consagradas apresenta-se como uma investigação apropriada. A realização das comparações ocorre em períodos selecionados de alta volatilidade no mercado financeiro internacional (crises), sendo a performance dos modelos medida dentro e fora da amostra. Os resultados encontrados sugerem a capacidade dos modelos semi-paramétricos em estimar e prever a volatilidade dos retornos dos índices nos momentos analisados.