Modelagem da volatilidade condicional incorporando o período não regular do pregão ao modelo APARCH

Autores

  • Breno Valente Fontes Araújo Universidade Federal de Minas Gerais, Faculdade de Ciências Econômicas, Centro de Pós-Graduação e Pesquisas em Administração https://orcid.org/0000-0002-8855-5830
  • Marcos Antônio de Camargos Universidade Federal de Minas Gerais, Faculdade de Ciências Econômicas, Centro de Pós-Graduação e Pesquisas em Administração https://orcid.org/0000-0002-3456-8249
  • Frank Magalhães de Pinho Universidade Federal de Minas Gerais, Faculdade de Ciências Econômicas, Centro de Pós-Graduação e Pesquisas em Administração https://orcid.org/0000-0002-5063-3389

DOI:

https://doi.org/10.1590/1808-057x201806100

Palavras-chave:

volatilidade condicional e realizada, modelo APARCH, dados intradiários, after-market, pré-abertura, gestão de risco

Resumo

O estudo busca avaliar como os períodos after-market e pré-abertura impactam a estimação da volatilidade condicional de um dia à frente. A volatilidade tem bastante destaque nos estudos de finanças, pois é parâmetro fundamental na precificação de derivativos, gestão de portfólios e de risco. Os resultados são relevantes para que agentes de investimentos possam refinar os modelos de previsão da volatilidade e obter melhores resultados na precificação de derivativos, na gestão de risco, na composição e otimização de carteiras. Utilizou-se o modelo asymmetric power autoregressive conditional heteroskedasticity (APARCH), 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. Analisaram-se as 20 ações de empresas brasileiras listadas na Bolsa de Valores, Mercadorias e Futuros de São Paulo (BM&FBOVESPA) e pertencentes ao índice Dow Jones Brazil Titans 20 ADR Index (BR Titans 20) com ADRs (American depositary receipts) listados nas bolsas de Nova York e na Nasdaq. Os resultados foram avaliados na amostra pelo critério de informação Akaike corrigido (AICc) e pela significância estatística dos coeficientes, e fora da amostra pelos critérios raiz dos erros quadráticos médios (root mean squared error – RMSE), erro percentual médio absoluto (mean absolut percentage error – MAPE), R² da regressão de Mincer e Zarnowitz e teste de Diebold Mariano. A análise não permite afirmar o melhor modelo, pois não há unanimidade entre todas as ações. Entretanto, 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 demais, demonstrando que tal período carrega informações relevantes para a previsão da volatilidade condicional.

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Publicado

2019-04-02

Edição

Seção

Artigos Originais

Como Citar

Modelagem da volatilidade condicional incorporando o período não regular do pregão ao modelo APARCH. (2019). Revista Contabilidade & Finanças, 30(80), 202-215. https://doi.org/10.1590/1808-057x201806100