Modelos de volatilidade aplicados a séries financeiras
| dc.contributor.advisor | HEDIBERT FREITAS LOPES | |
| dc.contributor.author | Betiol, Maria Lúcia Petri | |
| dc.coverage.spatial | São Paulo | pt_BR |
| dc.creator | Betiol, Maria Lúcia Petri | |
| dc.date.accessioned | 2021-09-13T03:18:24Z | |
| dc.date.accessioned | 2019-09-09T18:38:05Z | |
| dc.date.available | 2021-09-13T03:18:24Z | |
| dc.date.available | 2018 | |
| dc.date.available | 2019-09-09T18:38:05Z | |
| dc.date.issued | 2018 | |
| dc.date.submitted | 2018 | |
| dc.description.abstract | Os ativos financeiros são conhecidos por fazerem parte do portfólio de investimentos de pessoas físicas e jurídicas, com o objetivo de maximizarem seus investimentos através da valorização (aumento do preço) desses ativos. Por isso, a modelagem do comportamento do ativo financeiro é um desenvolvimento importante para auxiliar a tomada de decisão de investimento. Os retornos dos preços desses ativos tendem a oscilar ao redor de uma média, mas com variações que podem mudar de intensidade em alguns períodos e que são condicionais aos valores passados. Os modelos estatísticos desenvolvidos para se ajustarem aos dados são modelos que consideram a heterocedasticidade condicional das variações dos retornos, como os conhecidos ARCH(1), GARCH(1,1) e Modelos de Volatilidade Estocástica (MVE). No artigo de Achcar, Barossi-Filho, Souza (2008) - Modelos de Volatilidade Estocástica em Séries Financeiras: Uma Aplicação para o Ibovespa - os autores avaliarem o ajuste dos modelos GARCH(1,1) e MVE à série do Ibovespa (jul/1994 até fev/2008) e concluíram que o MVE teve o melhor desempenho. Com o objetivo de analisar o comportamento dos três modelos com dados mais recentes, este trabalho utilizou retornos diários de 17 anos (2000 até 2017) do Ibovespa, Bradesco, Sabesp e Petrobrás. Os resíduos mostram que o modelo ARCH(1) não se adequa aos dados, enquanto que os demais modelos se adequam e capturam os períodos de mudança de volatilidade de cada série, mas com intensidades menores. O modelo MVE com inovações normais se ajustou melhor aos dados para as séries do Ibovespa, Sabesp e Petrobrás, enquanto que para a série do Bradesco, os modelos GARCH(1,1) e MVE se ajustaram melhor dependendo do período. | pt_BR |
| dc.description.other | Financial assets are part of the investment portfolio of individuals and corporations, wich have the objective of maximizing their investments with the appreciaton (increasing the price) of these assets. Therefore, to model the behavior of the financial asset is an important development to aid the decision making of investment. The returns of the prices of these assets tend to oscillate around an average, but with variations that may change in intensity in some periods and that are conditional on past values. The statistical models developed to fit the data are models that consider the conditional heteroskedasticity of the returns variations, such as those known as ARCH (1), GARCH (1,1) and Stochastic Volatility Models (SVM). The article developed by Achcar, Barossi-Filho, Souza (2008) - Stochastic Volatility Models in Financial Series: An Application for the Ibovespa - evaluate the adjustment of the GARCH (1,1) and SVM models to the Ibovespa data (jul/1994 to feb/2008) and concluded that SVM performed better. Aiming to analyze the behavior of the three models with recent data, this work used daily returns of 17 years (2000-2017) of Ibovespa, Bradesco, Sabesp and Petrobrás. The residuals showed that the model ARCH(1) does not fit the data, while the other models are adequated and they capture the periods of change of volatility of each series, but with lower intensities. The SV model with normal innovations best fitted the data for the Ibovespa, Sabesp and Petrobrás series, while for the Bradesco series, the GARCH (1,1) and SV models adjusted better depending on the period. | pt_BR |
| dc.format.extent | 89 p. | pt_BR |
| dc.identifier.uri | https://repositorio.insper.edu.br/handle/11224/2442 | |
| dc.language.iso | Português | pt_BR |
| dc.rights.uri | TODOS OS DOCUMENTOS DESSA COLEÇÃO PODEM SER ACESSADOS, MANTENDO-SE OS DIREITOS DOS AUTORES PELA CITAÇÃO DA ORIGEM. | pt_BR |
| dc.subject | séries temporais, ativos financeiros, ARCH, GARCH, Modelo de Volatilidade Estocástica, enfoque clássico, enfoque bayesiano, heterocedasticidade condicional. | pt_BR |
| dc.title | Modelos de volatilidade aplicados a séries financeiras | pt_BR |
| dc.type | master thesis | |
| dspace.entity.type | Publication | |
| local.contributor.boardmember | RINALDO ARTES | |
| local.contributor.boardmember | Alencar, Airlane Pereira | |
| local.type | Dissertação | pt_BR |
| relation.isAdvisorOfPublication | 41f844cb-0e5a-4ef1-bb19-5ab1cec8e2ca | |
| relation.isAdvisorOfPublication.latestForDiscovery | 41f844cb-0e5a-4ef1-bb19-5ab1cec8e2ca | |
| relation.isBoardMemberOfPublication | 8b791c94-f3e5-4e04-af26-594195a8f576 | |
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