Modelagem da volatilidade condicional incorporando o período não regular do pregão ao modelo APARCH: um estudo com ações listadas na BM&FBOVESPA

• Autor(a) principal: Breno Valente Fontes Araujo
• Data de Publicação: 2017
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFMG
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/1843/BUOS-APPQ9G
• topic: Pré-Abertura; Modelo APARCH; After-Market; Volatilidade Condicional e Realizada; Dados Intradiários; Bolsa de valores; Administração; Administração Finanças

A volatilidade tem bastante destaque nos estudos de finanças, pois é um parâmetro fundamental na precificação de derivativos, alocação eficiente de portfólios e gestão de risco. Acreditando que, durante o período não regular do pregão, ocorre a chegada de informações relevantes capazes de impactar a volatilidade do dia, o presente estudo busca avaliar como os períodos after-market e pré-abertura impactam a estimação da volatilidade condicional de um dia à frente. Para isso, utilizou-se o modelo Asymetric Power Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (APARCH), da família ARCH, incorporando o período after-market, o leilão de pré-abertura e o overnight total, para avaliar se eles carregam informações relevantes para a modelagem da volatilidade. Foram analisadas as 20 ações de empresas brasileiras listadas na BM&FBovespa e pertencentes ao índice BR TITANS 20 com ADRs listados nas bolsas de Nova York e na NASDAQ, no período de primeiro de janeiro de 2010 até 24 de julho de 2015, a partir de dados intradiários em intervalos de 15 minutos. Os resultados foram avaliados dentro da amostra pelo critério de informação AICc e pela significância estatística dos coeficientes, e fora da amostra pelos critérios RMSE, MAPE e R² da regressão de Mincer Zarnowitz. A análise dos resultados dentro e fora da amostra não permite afirmar o melhor modelo, pois não há unanimidade entre todas as ações. Entretanto, em ambas as análises, os períodos não regulares do pregão demonstraram incorporar informações relevantes para a maior parte das ações. Ademais, os modelos que incorporaram o período pré-abertura obtiveram, em geral, resultados superiores aos modelos que incorporaram o período after-market, demonstrando que tal período carrega informações relevantes para a previsão da volatilidade condicional.