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Estimação de volatilidade em séries financeiras : modelos aditivos semi-paramétricos e GARCH

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Estimação de volatilidade em séries financeiras : modelos aditivos semi-paramétricos e GARCH

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Título Estimação de volatilidade em séries financeiras : modelos aditivos semi-paramétricos e GARCH
Autor Santos, Douglas Gomes dos
Orientador Ziegelmann, Flavio Augusto
Data 2008
Nível Mestrado
Instituição Universidade Federal do Rio Grande do Sul. Faculdade de Ciências Econômicas. Programa de Pós-Graduação em Economia.
Assunto Bolsa de valores
Estimação
Indice economico : Teoria economica
Mercado financeiro
Modelo de previsão
Volatilidade
[en] Additive models
[en] Crisis
[en] GARCH models
[en] Local polynomial regression
[en] Volatility
Resumo A estimação e previsão da volatilidade de ativos são de suma importância para os mercados financeiros. Temas como risco e incerteza na teoria econômica moderna incentivaram a procura por métodos capazes de modelar uma variância condicional que evolui ao longo do tempo. O objetivo principal desta dissertação é comparar alguns métodos de regressão global e local quanto à extração da volatilidade dos índices Ibovespa e Standard and Poor´s 500. Para isto, são realizadas estimações e previsões com os modelos GARCH paramétricos e com os modelos aditivos semi-paramétricos. Os primeiros, tradicionalmente utilizados na estimação de segundos momentos condicionais, têm sua capacidade sugerida em diversos artigos. Os segundos provêm alta flexibilidade e descrições visualmente informativas das relações entre as variáveis, tais como assimetrias e não linearidades. Sendo assim, testar o desempenho dos últimos frente às estruturas paramétricas consagradas apresenta-se como uma investigação apropriada. A realização das comparações ocorre em períodos selecionados de alta volatilidade no mercado financeiro internacional (crises), sendo a performance dos modelos medida dentro e fora da amostra. Os resultados encontrados sugerem a capacidade dos modelos semi-paramétricos em estimar e prever a volatilidade dos retornos dos índices nos momentos analisados.
Abstract Volatility estimation and forecasting are very important matters for the financial markets. Themes like risk and uncertainty in modern economic theory have encouraged the search for methods that allow for the modeling of time varying variances. The main objective of this dissertation is to compare global and local regressions in terms of their capacity to extract the volatility of Ibovespa and Standard and Poor 500 indexes. To achieve this aim, parametric GARCH and semiparametric additive models estimation and forecasting are performed. The first ones, traditionally applied in the estimation of conditional second moments, have their capacity suggested in many papers. The second ones provide high flexibility and visually informative descriptions of the relationships between the variables, like asymmetries and nonlinearities. Therefore, testing the last ones´ performance against the acknowledged parametric structures is an appropriate investigation. Comparisons are made in selected periods of high volatility in the international financial market (crisis), measuring the models´ performance inside and outside sample. The results that were found suggest the capacity of semiparametric models to estimate and forecast the Indexes returns´ volatility at the analyzed moments.
Tipo Dissertação
URI http://hdl.handle.net/10183/14892
Arquivos Descrição Formato
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