Estudo de volatilidade aplicado ao Índice NASDAQ com dados de alta frequência

• Autor(a) principal: Monteiro, Clara Isabel Gonçalves
• Data de Publicação: 2021
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10773/32755
• topic: Volatilidade; Dados de alta frequência; Modelo GARCH e EGARCH; Retornos; Ações; NASDAQ

Tradicionalmente, o cálculo das estimativas da volatilidade dos retornos financeiros é realizado usando dados diários. Todavia, verificamos uma crescente disponibilidade de dados registados em intervalos de tempo cada vez mais curtos. Para além disso, a emergência da importância da ciência dos dados nas ciências sociais, aliada aos avanços tecnológicos na área da computação, abriram espaço para a investigação empírica voltada para a análise e aplicação dos dados de alta frequência. Esta aplicação dá-se numa cada vez mais crescente diversidade de aspetos dos mercados financeiros. Adicionalmente, a possibilidade de se obterem estimativas mais precisas de volatilidade tem despertado o interesse de muitos pesquisadores na análise deste tipo de dados. Esta dissertação pretende analisar a volatilidade dos retornos de ações individuais, utilizando para o efeito dados caracterizados por uma frequência superior à diária, neste caso, dados correspondentes ao minuto. Para o efeito, e contrariamente a estudos prévios que por usarem elevados volumes de dados, analisam a volatilidade utilizando apenas um número limitado de ativos, como um índice de mercado, nesta dissertação recolheram-se dados ao minuto para 104 empresas pertencentes ao índice NASDAQ e ao próprio índice. A volatilidade de um ativo é uma das informações mais importantes para os investidores do mercado financeiro. Esta refere-se às oscilações de uma determinada variável ao longo do tempo. A sua correta previsão é essencial para determinar estratégias de cobertura de risco e ainda permite captar momentos de grande incerteza no mercado. O objetivo passa por verificar a adequação dos modelos GARCH e EGARCH tradicionais, mas para análise do comportamento da volatilidade utilizando-se dados de retornos de alta frequência. Os resultados permitiram concluir que o Índice NASDAQ e as empresas que o compõem são, na sua generalidade, altamente voláteis e que o período estudado apresenta sinais de assimetria, o que nos permite afirmar que a volatilidade do mercado é maior após “más notícias” do que após “boas notícias”, deixando os investidores mais instáveis e atentos a noticias negativas do que a positivas.