Abstract
A previsão da volatilidade tem sido de grande interesse tanto no âmbito acadêmico quanto profissional em todo o mundo. Não há, entretanto, um consenso sobre o melhor modelo a ser aplicado no processo de estimar a volatilidade. Novas modelagens têm incluído medidas de assimetria, mudanças de regime e diferentes distribuições. Destes fatos estilizados, poucos estudos têm sido feitos considerando as diferentes distribuições. Este trabalho visa investigar como a especificação da distribuição influencia a performance da previsão da volatilidade em dados intradiários do Ibovespa, usando o modelo APARCH. As previsões foram realizadas supondo seis distribuições distintas: normal, normal assimétrica, t-student, t-student assimétrica, generalizada e generalizada assimétrica. Os resultados obtidos evidenciaram que o modelo considerando a distribuição t-student assimétrica foi o que melhor se ajustou aos dados dentro da amostra, porém, na previsão fora da amostra, o modelo com distribuição normal apresentou melhor desempenho.
Highlights
Volatility forecasting has been of great interest both in academic and professional fields all over the world
A escolha da densidade generalizada do erro (GED) edada pela inabilidade dos processos GARCH Gaussianos em levar em conta a leptocurtose da maioria das series de retorno, uma questao que eainda mais relevante quando sao usados dados de mercados emergentes (Lee et al, 2001)
Forecasting Stock Market Volatility with Regime Switching GARCH Models
Summary
A volatilidade dos mercados financeiros tem sido um assunto de grande interesse no meio academico em face aincessante busca de antecipar seu comportamento. Entretanto, consenso sobre o melhor modelo a ser aplicado para estimar a volatilidade (Otuki et al, 2008). Recentes trabalhos sobre a previsao da volatilidade tem testado a performance de modelos ARCH/GARCH assimetricos obtendo bons resultados (Brooks et al, 2000, Awartani & Corradi, 2005, Bali, 2007, Otuki et al, 2008). Este artigo visa investigar como a especificacao da distribuicao influencia a performance da previsao da volatilidade em dados intradiarios do Ibovespa, usando o modelo APARCH. O artigo estaestruturado da seguinte forma: apos esta breve introducao, a sessao seguinte aborda as modelagens utilizadas para estimar a volatilidade, a sessao 3 conceitua e caracteriza as distribuicoes objeto de estudo, a sessao 4 trata dos trabalhos empıricos realizados anteriormente sobre o assunto. Os resultados sao apresentados e analisados na sessao 6 e a sessao 7 sumariza o estudo e relata as conclusoes
Sign-in/Register to view highlights & summary Talk to us
Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have
Schedule a callDisclaimer: All third-party content on this website/platform is and will remain the property of their respective owners and is provided on "as is" basis without any warranties, express or implied. Use of third-party content does not indicate any affiliation, sponsorship with or endorsement by them. Any references to third-party content is to identify the corresponding services and shall be considered fair use under The CopyrightLaw.
