Combinação de projeções de volatilidade baseadas em medidas de risco para dados em alta frequência - Araújo, Alcides Carlos de (2016)
Operações em alta frequência demonstraram crescimento nos últimos anos; em decorrência disso, surgiu a necessidade de estudar o mercado de ações brasileiro no contexto dos dados em alta frequência. Os estimadores da volatilidade dos preços de ações utilizando dados de negociações em alta frequência são os principais objetos de estudo. Conforme Aldridge (2010) e Vuorenmaa (2013), o HFT foi definido como a rápida realocação de capital feita de modo que as transações possam ocorrer em milésimos de segundos por uso de algoritmos complexos que gerenciam envio de ordens, análise dos dados obtidos e tomada das melhores decisões de compra e venda. A principal fonte de informações para análise do HFT são os dados tick by tick, conhecidos como dados em alta frequência. Uma métrica oriunda da análise de dados em alta frequência e utilizada para gestão de riscos é a Volatilidade Percebida. Conforme Andersen et al. (2003), Pong et al. (2004), Koopman et al. (2005) e Corsi (2009) há um consenso na área de finanças de que as projeções da volatilidade utilizando essa métrica de risco são mais eficientes de que a estimativa da volatilidade por meio de modelos GARCH. Na gestão financeira, a projeção da volatilidade é uma ferramenta fundamental para provisionar reservas para possíveis perdas;, devido à existência de vários métodos de projeção da volatilidade e em decorrência desta necessidade torna-se necessário selecionar um modelo ou combinar diversas projeções. O principal desafio para combinar projeções é a escolha dos pesos: as diversas pesquisas da área têm foco no desenvolvimento de métodos para escolhê-los visando minimizar os erros de previsão. A literatura existente carece, no entanto, de uma proposição de método que considere o problema de eventual projeção de volatilidade abaixo do esperado. Buscando preencher essa lacuna, o objetivo principal desta tese é propor uma combinação dos estimadores da volatilidade dos preços de ações utilizando dados de negociações em alta frequência para o mercado brasileiro. Como principal ponto de inovação, propõe-se aqui de forma inédita a utilização da função baseada no Lower Partial Moment (LPM) para estimativa dos pesos para combinação das projeções. Ainda que a métrica LPM seja bastante conhecida na literatura, sua utilização para combinação de projeções ainda não foi analisada. Este trabalho apresenta contribuições ao estudo de combinações de projeções realizadas pelos modelos HAR, MIDAS, ARFIMA e Nearest Neighbor, além de propor dois novos métodos de combinação -- estes denominados por LPMFE (Lower Partial Moment Forecast Error) e DLPMFE (Discounted LPMFE). Os métodos demonstraram resultados promissores pretendem casos cuja pretensão seja evitar perdas acima do esperado e evitar provisionamento excessivo do ponto de vista orçamentário.