Previsão de volatilidade: a volatilidade implícita como variável explicativa da variância condicional em modelos GARCH

Abstract

A previsão de volatilidade é um assunto de grande interesse no mercado financeiro. Os modelos GARCH e a volatilidade implícita são bastante utilizados para este fim. Neste trabalho, a volatilidade implícita foi utilizada como uma variável explicativa da variância condicional de modelos GARCH, com o objetivo de aumentar o poder de previsão do modelo. Foram utilizados dados do mercado de ações brasileiro, mais precisamente do índice de ações Ibovespa, no período de abril de 2000 a junho de 2011. A volatilidade implícita foi extraída das opções de compra do Ibovespa utilizando o modelo de precificação de opções de Black e Scholes. As previsões dos modelos propostos no trabalho foram comparadas com previsões de modelos GARCH tradicionais, realizadas em quatro períodos diferentes e em previsões fora da amostra de estimação dos modelos. Os resultados obtidos indicaram que o uso da volatilidade implícita como variável explicativa da variância condicional em modelos GARCH não aumenta o poder de previsão em comparação com os modelos GARCH tradicionais. Sendo GARCH(1,1) o modelo com os melhores resultados nas previsões de volatilidade.