Robustness of stationary tests under long-memory alternatives

This paper investigates the presence of long memory in financiaI time series using four test statistics: V/S, KPSS, KS and modified R/S. There has been a large amount of study on the long memory behavior in economic and financiaI time series. However, there is still no consensus. We argue in this paper that spurious short-term memory may be found due to the incorrect use of data-dependent bandwidth to estimating the longrun variance. We propose a partially adaptive lag truncation procedure that is robust against the presence of long memory under the alternative hypothesis and revisit several economic and financiaI time series using the proposed bandwidth choice. Our results indicate the existence of spurious short memory in real exchange rates when Andrews' formula is employed, but long memory is detected when the proposed lag truncation procedure is used. Using stock market data, we also found short memory in returns and long memory in volatility.

Modelando a volatilidade dos retornos de Petrobrás usando dados de alta frequência

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