Volatility and Return Forecasting with High‐Frequency and GARCH Models: Evidence for the Brazilian Market

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Val, Flávio de Freitas
Data de Publicação: 2014
Outros Autores: Pinto, Antonio Carlos Figueiredo, Klotzle, Marcelo Cabus
Tipo de documento: Artigo
Idioma: por
eng
Título da fonte: Revista Contabilidade & Finanças (Online)
Texto Completo: https://www.revistas.usp.br/rcf/article/view/85361
Resumo: Com base em estudos desenvolvidos em anos recentes sobre o uso de dados de alta frequência para a estimação da volatilidade, este artigo implementa o modelo Autorregressivo Heterogêneo (HAR)desenvolvido por Andersen, Bollerslev, e Diebold (2007) e Corsi (2009), e o modelo Componente (2-Comp) desenvolvido por Maheu e McCurdy (2007) e os compara com a família de modelos Autorregressivos com Heteroscedasticidade Generalizados (GARCH)para estimar a volatilidade e os retornos. Durante o período analisado, os modelos que usam dados intraday obtiveram melhores previsões de retornos dos ativos avaliados, tanto dentro como fora da amostra, confirmando assim que esses modelos possuem informações importantes para uma série de agentes econômicos.
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