66 resultados para Volatilidade Realizada

em Repositório digital da Fundação Getúlio Vargas - FGV


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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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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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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 Autorregressive 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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Este estudo compara previsões de volatilidade de sete ações negociadas na Bovespa usando 02 diferentes modelos de volatilidade realizada e 03 de volatilidade condicional. A intenção é encontrar evidências empíricas quanto à diferença de resultados que são alcançados quando se usa modelos de volatilidade realizada e de volatilidade condicional para prever a volatilidade de ações no Brasil. O período analisado vai de 01 de Novembro de 2007 a 30 de Março de 2011. A amostra inclui dados intradiários de 5 minutos. Os estimadores de volatilidade realizada que serão considerados neste estudo são o Bi-Power Variation (BPVar), desenvolvido por Barndorff-Nielsen e Shephard (2004b), e o Realized Outlyingness Weighted Variation (ROWVar), proposto por Boudt, Croux e Laurent (2008a). Ambos são estimadores não paramétricos, e são robustos a jumps. As previsões de volatilidade realizada foram feitas através de modelos autoregressivos estimados para cada ação sobre as séries de volatilidade estimadas. Os modelos de variância condicional considerados aqui serão o GARCH(1,1), o GJR (1,1), que tem assimetrias em sua construção, e o FIGARCH-CHUNG (1,d,1), que tem memória longa. A amostra foi divida em duas; uma para o período de estimação de 01 de Novembro de 2007 a 30 de Dezembro de 2010 (779 dias de negociação) e uma para o período de validação de 03 de Janeiro de 2011 a 31 de Março de 2011 (61 dias de negociação). As previsões fora da amostra foram feitas para 1 dia a frente, e os modelos foram reestimados a cada passo, incluindo uma variável a mais na amostra depois de cada previsão. As previsões serão comparadas através do teste Diebold-Mariano e através de regressões da variância ex-post contra uma constante e a previsão. Além disto, o estudo também apresentará algumas estatísticas descritivas sobre as séries de volatilidade estimadas e sobre os erros de previsão.

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The goal of this paper is twofold. First, using five of the most actively traded stocks in the Brazilian financial market, this paper shows that the normality assumption commonly used in the risk management area to describe the distributions of returns standardized by volatilities is not compatible with volatilities estimated by EWMA or GARCH models. In sharp contrast, when the information contained in high frequency data is used to construct the realized volatilies measures, we attain the normality of the standardized returns, giving promise of improvements in Value at Risk statistics. We also describe the distributions of volatilities of the Brazilian stocks, showing that the distributions of volatilities are nearly lognormal. Second, we estimate a simple linear model to the log of realized volatilities that differs from the ones in other studies. The main difference is that we do not find evidence of long memory. The estimated model is compared with commonly used alternatives in an out-of-sample experiment.

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Com origem no setor imobiliário americano, a crise de crédito de 2008 gerou grandes perdas nos mercados ao redor do mundo. O mês de outubro do mesmo ano concentrou a maior parte da turbulência, apresentando também uma explosão na volatilidade. Em meados de 2006 e 2007, o VIX, um índice de volatilidade implícita das opções do S&P500, registrou uma elevação de patamar, sinalizando o possível desequilíbrio existente no mercado americano. Esta dissertação analisa se o consenso de que a volatilidade implícita é a melhor previsora da volatilidade futura permanece durante o período de crise. Os resultados indicam que o VIX perde poder explicativo ao se passar do período sem crise para o de crise, sendo ultrapassado pela volatilidade realizada.

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O objetivo deste trabalho é comparar diferentes métodos da volatilidade do Índice da Bolsa de Valores de São Paulo (IBOVESPA) utilizando uma nova metodologia proposta na literatura, denominada volatilidade realizada. Comparamos modelos da família GARCH com estimadores alternativos baseados em cotações de abertura, fechamento, máximo e mínimo. Concluímos que pode ser interessante a utilização de estimadores mais simples do que os derivados da família GARCH, que acabam sendo mais econômicos em termos de tempo dispendido no processo de estimação, sem perda de precisão.

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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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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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Neste trabalho é proposto um modelo de construção de superfície de volatilidade de opções pouco líquidas de ações listadas em bolsa. O modelo é uma função matemática que transforma a superfície de volatilidade de uma opção líquida de ação em uma superfície de volatilidade de opção pouco líquida de ação. O modelo apresenta alta sensibilidade em relação aos parâmetros da função matemática utilizada. Logo, podem ser obtidos resultados bem distintos, caso se utilize, por exemplo, a superfície de opção de Ibovespa ou de Vale como possíveis parâmetros da função. Neste caso, também é proposta uma metodologia para a decisão sobre a escolha do parâmetro de volatilidade mais adequado, tomando-se por base um backtest das diferenças observadas entre volatilidade realizada e proposta. A principal hipótese assumida no modelo é que a diferença calculada entre a volatilidade implícita da opção e a volatilidade histórica de seu ativo-objeto é uma medida que possui proporção entre mesmas medidas de todos os ativos-objetos. Assim, se conhecidas essa medida e a volatilidade histórica de um determinado ativo-objeto, calcula-se a volatilidade “implícita” da opção desse mesmo ativo-objeto. Assim como a incerteza relacionada à hipótese descrita acima, existem outras relacionadas à seleção de parâmetros no modelo e à própria iliquidez da opção e de seu ativo-objeto. O impacto dessas incertezas reflete-se no resultado financeiro da opção. Assim, propõe-se um modelo de gestão financeira conservadora baseada em reserva de resultado financeiro como provisão dessas incertezas. Neste trabalho, apresentam-se testes para algumas opções, mostrando as provisões hipoteticamente necessárias em termos de vegas das opções para cada subjacente.

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A dissertação investiga as séries de taxa de câmbio da Polônia do Brasil. elevada volatilidade da série polonesa não explicada pelas variáveis utilizadas como fundamentos. No caso brasileiro, isto verdade para modelo com variáveis do setor real da economia Detectou-se co-integração entre as variáveis do setor financeiro, que levanta hipótese da existência de um processo de aprendizagem induzido pelo longo convívio com altas taxas de inflação e indexação generalizada da economia brasileira. volatilidade da taxa de cambio bastante impactada por intervenções drásticas na economia, concluindo-se que adoçáo deste tipo de medida atua como fator de incremento da volatilidade da taxa de câmbio.

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Neste trabalho compara-se diversos métodos de determinação da volatilidade de uma ação, quando a finalidade é tornar um dado spread de opções delta-neutro, usando o modelo de Black-Scholes. Os spreads são formados com o objetivo de gerar lucros de arbitragem, através de uma estratégia de exploração sistemática de distorções de volatilidades implícitas das opções de compra da Telebrás na BOVESPA, no período de Abril de 93 a Maio de 95. A comparação dos métodos é feita através de medidas da eficiência dos mesmos em hedgear os spreads formados. Nessas condições, conclui-se que a melhor maneira de tomar a carteira delta-neutra é usando para cada opção a sua respectiva volatilidade implícita. Além disso, verifica-se que teria sido possível, para um agente com baixos custos de transação, obter lucros substanciais com a estratégia de trading utilizada.

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Este trabalho cuida de avaliar a eficiência do mercado de opções de ações da bolsa de valores de são Paulo (BOVESPA). A avaliação é feita através do modelo Black-Scholes, e traz como principal novidade diversas estimativas de volatilidade. Portanto torna-se um teste conjunto da eficiência do mercado, do modelo Black-Scholes e das diversas estimativas de volatilidade. O objetivo principal ~ determinar a volatilidade que gera o melhor retorno , isto é , aponta a maior ineficiência do mercado. Foram utilizadas opções de Paranapanema-pp e Petrobr's-pp no per(odo de novembro de 1987 a outubro de 1988. Dois testes de eficiência foram realizados para cada volatilidade estimada . Em ambos observou-se que o mercado é ineficiente, e no segundo obtivemos evidência de que uma das estimativas de volatilidade gera um retorno maio

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Este trabalho compara diferentes metodologias de previsão de volatilidade para vértices da estrutura a termo de juros em reais e propõe um novo modelo, batizado como COPOM-GARCH, para estimação desta. O modelo COPOM-GARCH se utiliza de duas variáveis dummy, uma no dia de divulgação do resultado da Reunião do COPOM e outra no dia seguinte, para fazer uma melhor previsão da volatilidade tanto nestes dois dias quanto nos dias subseqüentes.

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O trabalho se propõe a, de acordo com os testes de credibilidade existentes, avaliar se a crise do México em 94 e a crise asiática, tendo como proxy os casos da Tailândia e Hong Kong poderiam ter sido previstas com os modelos existentes de credibilidade. Além disso, são feitas modificações nos testes de modo a tomá-los mais eficientes. Desta forma, pode-se comparar as conclusões a respeito baseadas apenas em modelos de previsão e conclusões construídas a partir da observação de outras variáveis econômicas. Os países analisados neste trabalho são Brasil, México (antes de 94), Venezuela, Rússia, Tailândia e Hong Kong.