Estudo da volatilidade da série de preços da soja por meio de modelos GARCH e modelos ARFIMA

• Ano de defesa: 2015
• Autor(a) principal: Avancini, Gabriel Tambarussi
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Absolut asset returns; ARFIMA; Asset returns; GARCH; Long memory; Memória longa; Retornos; Retornos absolutos; Volatilidade; Volatility
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-22042015-174305/

O objetivo deste trabalho foi estudar o comportamento da volatilidade do preço da soja negociada em contratos futuros na BM&FBOVESPA (série SFI). O estudo foi realizado por meio da comparação entre duas abordagens: na primeira, foi utilizada a série de retornos absolutos da série em questão para representar a volatilidade da mesma, que se mostrou persistente ao longo do tempo, comprovando o fato de que a série possui o comportamento de memória longa. Por ter apresentado tal comportamento, fez-se necessária a utilização de modelos ARFIMA (\"Autorregressivos Fracionários Integrados de Médias Móveis\") estes, que são capazes de capturar de maneira efetiva tal comportamento. Ainda dentro desta abordagem, os modelos foram estimados de duas maneiras distintas: a primeira, em que todos os parâmetros foram estimados simultaneamente e a segunda, em que primeiramente foi estimado o parâmetro de memória longa, diferenciada a série e, posteriormente, foram ajustados os modelos ARIMA nos dados diferenciados. Por fim, a segunda abordagem utilizada no trabalho é a mais comum em pesquisas acadêmicas: foi realizada a estimação dos modelos GARCH (\"Autorregressivos Generalizados de Heteroscedasticidade Condicional\") diretamente na série de retornos. Neste estudo, concluímos que a primeira abordagem se mostrou mais eficiente, dados os critérios de comparação utilizados.