Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2021 |
| Autor(a) principal: |
Ricco, Rafael de Agostinho |
| Orientador(a): |
Ziegelmann, Flavio Augusto |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
eng |
| Instituição de defesa: |
Não Informado pela instituição
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Palavras-chave em Inglês: |
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| Link de acesso: |
http://hdl.handle.net/10183/234029
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Resumo: |
Este é um estudo empírico dividido em duas partes com o objetivo de explicar e prever a volatilidade realizada da carteira e realizar a otimização da carteira no mercado financeiro brasileiro usando semicovariâncias que usam dados de alta frequência. Na primeira parte do artigo, pretendemos prever a volatilidade realizada de uma carteira igualmente ponderada formada pelos retornos dos ativos da Bovespa brasileira, enquanto na segunda parte do artigo buscamos e encontramos uma carteira ótima. Em ambas as partes, utilizamos dados de alta frequência de dez ativos em diferentes segmentos e entre os mais negociados no mercado financeiro da Bovespa de julho de 2018 a janeiro de 2021. Os resultados mostram que os semicovariâncias ajudam a explicar melhor a variância da carteira de ações realizada e sob diferentes regimes, a relação entre eles pode mudar. Além disso, mostramos que usando todos semicovariâncias realizadas dentro de um modelo HAR podem levar a um "overfitting"e sob períodos de rebalanceamento de maior frequência, elas trazem melhorias no desempenho do portfólio ótimo de variância mínima. |
