177 resultados para Volatilidade idiossincrática


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As intervenções efetuadas pelo Banco Central do Brasil têm sido freqüentes no mercado de câmbio à vista nestes últimos anos. Essas intervenções geram incremento das reservas internacionais do país, mas podem gerar também, entre outros, efeitos sobre o ritmo da apreciação da moeda nacional e também sobre a volatilidade do mercado. O presente trabalho buscou identificar se tais intervenções resultaram em alterações da volatilidade do mercado, concluindo que houve efeito de redução desta volatilidade em apenas uma faixa dentro do universo do volume de compras realizadas pelo Banco Central. Secundariamente buscou-se observar qual foi a demanda dos agentes de mercado na contratação de instrumentos de proteção (hedge) cambial em resposta dessas alterações da volatilidade. Não foi verificado qualquer efeito acerca da busca de proteção. A análise foi baseada no período compreendido entre janeiro de 2001 e maio de 2007, sendo que a identificação do efeito das intervenções sobre a volatilidade do mercado utilizou o modelo GARCH, e a análise subseqüente, de influência sobre a busca de proteção, foi baseada no modelo SARIMA.

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O presente trabalho analisa o comportamento da volatilidade do crescimento do produto brasileiro entre 1980 e 2008, cuja trajetória apresenta um declínio de 70% desde 1991. Através da análise do comportamento do PIB, de seus componentes e de seus determinantes, objetiva-se apontar as razões pela qual a volatilidade do crescimento caiu de forma significativa no período considerado. A baixa volatilidade do crescimento do produto traz conseqüências positivas para o bem-estar da sociedade, para a distribuição de renda e para o crescimento econômico de longo prazo. Diferentes estudos foram realizados para apontar as causas do declínio desta volatilidade em diversos países nas últimas três décadas, fenômeno que nos Estados Unidos passou a ser conhecido como The Great Moderation. Dados os benefícios deste processo, entender as suas razões é imprescindível para a formulação de políticas econômicas que garantam a sustentabilidade da moderação dos ciclos econômicos. Este trabalho concentra-se nos fatores nominais (choques de demanda) para explicar o processo de redução da volatilidade do crescimento brasileiro. De um lado, a ausência de restrições externas ao crescimento econômico e o ciclo de prosperidade mundial dos últimos cinco anos garantiram a contribuição da parcela externa. Por outro lado, a condução de políticas macroeconômicas mais sólidas, refletindo em uma maior estabilidade de variáveis como o nível de preços, respondem pelos fatores internos.

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O objetivo deste trabalho é analisar o desempenho de estimadores de volatilidade que utilizam valores extremos (máximo, mínimo, abertura e fechamento) para ativos no mercado brasileiro. Discute-se o viés dos estimadores usando como referências o estimador clássico, a volatilidade realizada e a volatilidade implícita de 1 mês da série de opções no dinheiro (ATM - at the money); discute-se a eficiência quanto à previsibilidade da volatilidade futura usando o estimador clássico e a volatilidade implícita defasados um período para frente como variáveis dependentes e a eficiência em si, isto é, quanto ao tamanho da variância do estima-dor. Como representantes de ativos brasileiros, foram escolhidos a paridade BRL/USD spot e o Índice Bovespa. Além de bastante líquidos, esses dois ativos têm bastante importância no mercado brasileiro, seja como benchmark para investimentos, bem como ativos-base para muitos derivativos operados na Bolsa de Mercadorias e Futuros (BM&F) e na Bolsa de Va-lores de São Paulo (Bovespa). A volatilidade do ativo-base é uma das variáveis para o apre-çamento de derivativos como opções; muitas estratégias são montadas, no mercado financei-ro, utilizando-a como referência. A volatilidade também é bastante usada no gerenciamento de riscos, em modelos como o Value at Risk (VaR), por exemplo.

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Quando as empresas decidem se devem ou não investir em determinado projeto de investimentos a longo prazo (horizonte de 5 a 10 anos), algumas metodologias alternativas ao Fluxo de Caixa Descontado (FCD) podem se tornar úteis tanto para confirmar a viabilidade do negócio como para indicar o melhor momento para iniciar o Empreendimento. As análises que levam em conta a incerteza dos fluxos de caixa futuros e flexibilidade na data de início do projeto podem ser construídos com a abordagem estocástica, usando metodologias como a solução de equações diferenciais que descrevem o movimento browniano. Sob determinadas condições, as oportunidades de investimentos em projetos podem ser tratados como se fossem opções reais de compra, sem data de vencimento, como no modelo proposto por McDonald-Siegel (1986), para a tomada de decisões e momento ótimo para o investimento. Este trabalho analisa a viabilidade de investimentos no mercado de telecomunicações usando modelos não determinísticos, onde a variável mais relevante é a dispersão dos retornos, ou seja, que a variância representa o risco associado a determinado empreendimento.

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Este trabalho tem por objetivo a precificação de opções de câmbio de EUR/BRL em função de seus componentes mais líquidos USD/BRL e EUR/USD. Para isso, adaptamos e calibramos um modelo de volatilidade estocástica a partir dos dados observados no mercado. Para compararmos os valores estimados pelo modelo com os negociados no mercado, simulamos estratégias de arbitragem entre os três pares envolvidos através dos dados históricos da cotação das moedas. O trabalho sugere que há um viés significativo no grau de curtose da distribuição dos retornos do par EUR/BRL implícita nos dados de mercado.

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O objetivo desse trabalho é avaliar a capacidade de previsão do mercado sobre a volatilidade futura a partir das informações obtidas nas opções de Petrobras e Vale, além de fazer uma comparação com modelos do tipo GARCH e EWMA. Estudos semelhantes foram realizados no mercado de ações americano: Seja com uma cesta de ações selecionadas ou com relação ao índice S&P 100, as conclusões foram diversas. Se Canina e Figlewski (1993) a “volatilidade implícita tem virtualmente nenhuma correlação com a volatilidade futura”, Christensen e Prabhala (1998) concluem que a volatilidade implícita é um bom preditor da volatilidade futura. No mercado brasileiro, Andrade e Tabak (2001) utilizam opções de dólar para estudar o conteúdo da informação no mercado de opções. Além disso, comparam o poder de previsão da volatilidade implícita com modelos de média móvel e do tipo GARCH. Os autores concluem que a volatilidade implícita é um estimador viesado da volatilidade futura mas de desempenho superior se comparada com modelos estatísticos. Gabe e Portugal (2003) comparam a volatilidade implícita das opções de Telemar (TNLP4) com modelos estatísticos do tipo GARCH. Nesse caso, volatilidade implícita tambem é um estimador viesado, mas os modelos estatísticos além de serem bons preditores, não apresentaram viés. Os dados desse trabalho foram obtidos ao longo de 2008 e início de 2009, optando-se por observações intradiárias das volatilidades implícitas das opções “no dinheiro” de Petrobrás e Vale dos dois primeiros vencimentos. A volatidade implícita observada no mercado para ambos os ativos contém informação relevante sobre a volatilidade futura, mas da mesma forma que em estudos anteriores, mostou-se viesada. No caso específico de Petrobrás, o modelo GARCH se mostrou um previsor eficiente da volatilidade futura

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O objetivo do presente trabalho é analisar as características empíricas de uma série de retornos de dados em alta freqüência para um dos ativos mais negociados na Bolsa de Valores de São Paulo. Estamos interessados em modelar a volatilidade condicional destes retornos, testando em particular a presença de memória longa, entre outros fenômenos que caracterizam este tipo de dados. Nossa investigação revela que além da memória longa, existe forte sazonalidade intradiária, mas não encontramos evidências de um fato estilizado de retornos de ações, o efeito alavancagem. Utilizamos modelos capazes de captar a memória longa na variância condicional dos retornos dessazonalizados, com resultados superiores a modelos tradicionais de memória curta, com implicações importantes para precificação de opções e de risco de mercado

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Há mais de uma década, o Value-at-Risk (VaR) é utilizado por instituições financeiras e corporações não financeiras para controlar o risco de mercado de carteiras de investimentos. O fato dos métodos paramétricos assumirem a hipótese de normalidade da distribuição de retornos dos fatores de risco de mercado, leva alguns gestores de risco a utilizar métodos por simulação histórica para calcular o VaR das carteiras. A principal crítica à simulação histórica tradicional é, no entanto, dar o mesmo peso na distribuição à todos os retornos encontrados no período. Este trabalho testa o modelo de simulação histórica com atualização de volatilidade proposto por Hull e White (1998) com dados do mercado brasileiro de ações e compara seu desempenho com o modelo tradicional. Os resultados mostraram um desempenho superior do modelo de Hull e White na previsão de perdas para as carteiras e na sua velocidade de adaptação à períodos de ruptura da volatilidade do mercado.

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O presente trabalho propõe para o cálculo VaR o modelo de simulação histórica, com os retornos atualizados pela volatilidade realizada calculada a partir de dados intradiários. A base de dados consiste de cinco ações entre as mais líquidas do Ibovespa de distintos segmentos. Para a metodologia proposta utilizamos duas teorias da literatura empírica – simulação histórica ajustada e volatilidade realizada. Para análise e verificação do desempenho da metodologia proposta utilizamos o Teste de Kupiec e o Teste de Christoffersen.

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O objetivo deste trabalho é avaliar o desempenho de diferentes métodos de extração da volatilidade do Índice da Bolsa de Valores de São Paulo (IBOVESPA) tendo como referência a volatilidade realizada. Comparamos modelos da família GARCH com estimadores alternativos baseados em cotações de abertura, fechamento, máximo e mínimo. Os resultados indicam que os estimadores alternativos são tão precisos quanto os modelos do tipo GARCH, apesar de serem muito mais econômicos em termos computacionais.

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Recent papers in finance presented models in which the idiosyncratic skewness is a priced component of security returns. More specifically, stocks with high expected idiosyncratic skewness should have low expected returns. Boyer, Mitton and Vorkink (2009) showed that it actually happens in the American stock market. The goal of this thesis is to verify if this actually happens in the Brazilian stock market. The result, however, was different than expected: stocks with high expected idiosyncratic skewness have high expected returns. Among the possible explanations for this behavior are the difficult to predict idiosyncratic skewness and even failures in the construction of estimates of idiosyncratic skewness, which are calculated from the residuals of the Fama-French three-factor model.

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O trabalho tem como objetivo descrever um processo de transmis são de choques na correlação da taxa de câmbio do Brasil, Chile, Euro e México com base no modelo de correlação dinâmica de [Engle, 2002]. O modelo é estendido para capturar efeitos assi métricos na volatilidade e na correlação. A trajetória estimada da correlação mostra-se com desvios significativos em relação a correla ção incondicional, a amplitude da correlação condicional é elevada e há inclusive alteração de sinal quando a correlação é feita em relação ao Euro. Num calculo de valor em risco, o modelo com correlação dinâmica tem uma performance muito superior a um modelo com correlação constante, levando-se em conta os mesmos processos de volatilidade.

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O foco central deste estudo foi desenvolver uma análise da trajetória dos prsços da borracha natural bensflciada ao longo do século XX, através da utilização dos testes econométricos da dasse - ARCH: GARCH, E-GARCH e TARCH para o da Malásia, principal entidade de formação do preço intemacional da commodity. Como resultado dos testes estatísticos dos dados disponíveis no mercado, observouse uma forte incidência de ciclos de sazonalidade no preço intemacional da borracha impactando diretamente na produção mundial. Observa se ainda a baixa capacidade de resposta da produção a choques de demanda devido ao longo prazo de maturação das pfantações

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Usando dados intradiários dos ativos mais negociados do Bovespa, este trabalho considerou dois modelos recentemente desenvolvidos na literatura de estimação e previsão de volatilidade realizada. São eles; Heterogeneous Autorregresive Model of Realized Volatility (HAR-RV), desenvolvido por Corsi (2009)e o Mixed Data Sampling (MIDAS-RV) desenvolvido por Ghysels et. al (2004). Através de medidas de comparação de previsão dentro e fora da amostra, constatou-se resultados superiores do modelo MIDAS-RV apenas para previsões dentro da amostra. Para previsões fora da amostra, no entanto, não houve diferença estatisticamente significativa entre os modelos. Também encontram-se evidências que a utilização da volatilidade realizada induz distribuições dos retornos padronizados mais próximas da normal.

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Nos últimos anos, o mercado brasileiro de opções apresentou um forte crescimento, principalmente com o aparecimento da figura dos High Frequency Traders (HFT) em busca de oportunidades de arbitragem, de modo que a escolha adequada do modelo de estimação de volatilidade pode tornar-se um diferencial competitivo entre esses participantes. Este trabalho apresenta as vantagens da adoção do modelo de volatilidade estocástica de Heston (1993) na construção de superfície de volatilidade para o mercado brasileiro de opções de dólar, bem como a facilidade e o ganho computacional da utilização da técnica da Transformada Rápida de Fourier na resolução das equações diferenciais do modelo. Além disso, a partir da calibração dos parâmetros do modelo com os dados de mercado, consegue-se trazer a propriedade de não-arbitragem para a superfície de volatilidade. Os resultados, portanto, são positivos e motivam estudos futuros sobre o tema.