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http://hdl.handle.net/10174/30645
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Title: | Volatility forecast for the brazilian stock market (Bovespa index) |
Authors: | Santos, João Paulo Lázaro Alter de Freitas Lins |
Advisors: | Minhoto, Manuel Joaquim Piteira Afonso, Anabela Moutinho, Vitor Manuel Ferreira |
Keywords: | GARCH Volatilidade Previsão Indicadores Macroeconometria GARCH Volatility Forecast Indicators Macro econometrics |
Issue Date: | 17-Nov-2021 |
Publisher: | Universidade de Évora |
Abstract: | A volatilidade é uma medida de risco que, a partir da análise do comportamento de um
ativo durante um determinado período, indica a velocidade de variação entre a queda
e a subida. Ativos altamente voláteis apresentam oscilações rápidas e que podem
acontecer de forma muito acentuada. Estudos sobre volatilidade como orientação de
investimentos e instrumento de classificação de risco têm sido uma estratégia
amplamente utilizada no mercado de capitais. O presente trabalho tem como objetivo
analisar e prever a volatilidade do Índice BOVESPA (IBOV) empregando modelos da
família ARCH/GARCH, bem como se existe uma relação de longo, curto prazo (ou ambos)
entre o IBOV e os indicadores macroeconômicos auxiliares usando modelos
VAR/VEC/ARDL. As séries analisadas são dados diárias não sequenciais de 2 de janeiro
de 2019 a 30 de abril de 2020 (322 registros), e o período de previsão é de 5 de maio de
2020 a 10 de julho de 2020 (42 registros). As seguintes variáveis foram utilizadas como
indicadores auxiliares: o preço do barril do petróleo Brent em dólares americanos
(Brent); o índice de diferença entre a taxa de retorno dos títulos brasileiros e a taxa
oferecida pelos títulos do Tesouro Norte-Americano (EMBI); e a taxa de câmbio entre o
dólar norte-americano e o real brasileiro (BRL_USD). Os resultados sugerem a utilização
do modelo IGARCH(1,1) com erros GED e indicam que existe uma relação de curto prazo
quando o IBOV é a variável dependente, embora o modelo ARDL tenha sido considerado
insatisfatório; Volatility Forecast for the Brazilian Stock Market (BOVESPA Index)
Abstract:
Volatility is a measure of risk that, based on the behavior analysis of an asset during a
certain period, indicates the speed at which it varies between falling and rising. Highly
volatile assets show rapid oscillations that can happen very sharply. Studies on volatility
as investment guidance and risk classification instrument have been a strategy widely
used in the capital market. The present work aims to analyze and predict the volatility
of the BOVESPA Index (IBOV) employing ARCH/GARCH family models, as well as whether
there is a long-term, short-term (or both) relationship between the IBOV and the
auxiliary macroeconomics indicators using VAR/VEC/ARDL models. The series analyzed
are non-sequential daily information from January 2, 2019, to April 30, 2020 (322
registers), and the forecast period is from May 5, 2020, to July 10, 2020 (42 registers).
The following variables were used as auxiliary indicators: the price of a barrel of Brent
oil in US dollars (Brent); the index of difference between the return rate on Brazilian
bonds and the rate offered by bonds issued by the North American Treasury (EMBI); and
the exchange rate between the US dollar and the Brazilian real (BRL_USD). The results
suggest the use of the IGARCH model (1,1) with GED errors and indicate that there is a
short-term relationship when IBOV is the dependent variable, although the ARDL model
was considered non-satisfactory. |
URI: | http://hdl.handle.net/10174/30645 |
Type: | masterThesis |
Appears in Collections: | BIB - Formação Avançada - Teses de Mestrado
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