Previsão de volatilidade a tempo discreto : uma abordagem via regressão quantílica

• Ano de defesa: 2019
• Autor(a) principal: Oliveira, Víctor Henriques de
• Orientador(a): Horta, Eduardo de Oliveira
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Palavras-chave em Português: Volatilidade; Economia
• Palavras-chave em Inglês: Volatility forecast; Conditional quantile; Quantile regression; Conditional density forecast
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/10183/202120

Este trabalho propõe o Heterogeneous Quantile Autoregressive Distributed Lag Realized Volatility, with Jumps and Leverage Effect (HQADL-RV-JL). A especificação incorpora os principais fatos estilizados da volatilidade, inserindo-se na classe de modelos HAR, sob a estrutura da Regressão Quantílica. Esta abordagem permite a flexibilidade dos coeficientes autoregressivos em cada quantil, onde cada regressor pode ter um impacto sobre a escala, locação e forma da distribuição condicional da resposta. O modelo foi estimado em uma grade equi-espa¸cada percorrendo 91 níveis quantílicos, entre 0,05 e 0,95, utilizando a série de retornos de alta frequência do índice S&P500. Os resultados mostram que as estimativas do componente contínuo da volatilidade são estatisticamente significantes em todos os níveis quantílicos, para as frequências diárias, semanais e mensais. Por sua vez, os coeficientes diário e semanal, associados ao componente de saltos e alavancagem, foram significantes em quase todos os níveis quantílicos, evidenciando não apenas a adequação de ambos os efeitos assimétricos quanto a seu ajuste à especificação semiparamétrica, mas também a sua importância para a formação da volatilidade futura dos retornos. Em termos de performance, os resultados sugerem que a previsão da mediana do modelo proposto é tão boa quanto a previsão da esperança condicional da especificaçã proposta por Corsi e Ren`o (2012) para o médio e longo prazo. Em última análise, também foi realizada a previsão da densidade da volatilidade realizada para os últimos quatro dias da amostra. Os aspectos distribucionais das densidades previstas exibem assimetrias em determinado grau, assumindo a forma de uma distribuição bimodal.