Beta dinâmico utilizando GARCH multivariado para dados brasileiros

• Autor(a) principal: Victor Schmidt Comitti
• Data de Publicação: 2017
• Outros Autores: Eduardo Senra Coutinho, Frank Magalhães de Pinho
• Tipo de documento: Artigo de conferência
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFMG
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/1843/42498
• topic: CAPM; GARCH; APARCH; Finanças; Investimentos

Neste trabalho investigamos se há indícios de que o índice β de 10 dez carteiras compos- tas por ativos listados na bolsa brasileira não foi estático no período pós-crise. Para isso utilizamos o modelo CAPM em cinco versões: Mínimos Quadrados Ordinários (MQO), GARCH com correlação constante, GARCH com correlação dinâmica, APARCH com correlação constante e APARCH com correlação dinâmica. Especificamos ainda cada um dos modelos com cinco distribuições de erro além da normal: t, skewed t, GED, Skewed GED e Skewed Normal. A comparação entre os modelos foi feita com base no desempenho de cada um deles em teste de previsão dentro e fora da amostra. Verifi- camos que em 8 dos 10 setores pesquisados os modelos de β dinâmico se mostraram superiores ao modelo estático de Mínimos Quadrados Ordinários. Constatou-se ainda que pelo menos em 6 das 10 carteiras as especificações com erros não gaussianos melhoraram os resultados das estimações. Por outro lado, na média, os modelos de correlação dinâmica tiveram desempenho pior que os de correlação constante. Também não encontramos vantagens dos modelos APARCH sobre os GARCH. De maneira geral, o modelo com melhor desempenho nos testes de previsão foi o GARCH de correlação constante.