Predicting stock index volatility: can market volume help?

This paper explores a number of statistical models for predicting the daily stock return volatility of an aggregate of all stocks traded on the NYSE. An application of linear and non-linear Granger causality tests highlights evidence of bidirectional causality, although the relationship is stronger from volatility to volume than the other way around. The out-of-sample forecasting performance of various linear, GARCH, EGARCH, GJR and neural network models of volatility are evaluated and compared. The models are also augmented by the addition of a measure of lagged volume to form more general ex-ante forecasting models. The results indicate that augmenting models of volatility with measures of lagged volume leads only to very modest improvements, if any, in forecasting performance.

Testing for non-linearity in daily sterling exchange rates

A number of tests for non-linear dependence in time series are presented and implemented on a set of 10 daily sterling exchange rates covering the entire post Bretton-Woods era until the present day. Irrefutable evidence of non-linearity is shown in many of the series, but most of this dependence can apparently be explained by reference to the GARCH family of models. It is suggested that the literature in this area has reached an impasse, with the presence of ARCH effects clearly demonstrated in a large number of papers, but with the tests for non-linearity which are currently available being unable to classify any additional non-linear structure.

Time varying price discovery

We show how multivariate GARCH models can be used to generate a time-varying “information share” (Hasbrouck, 1995) to represent the changing patterns of price discovery in closely related securities. We find that time-varying information shares can improve credit spread predictions.

Low-frequency volatility of real estate securities in relation to macroeconomic risk

Real estate securities have a number of distinct characteristics that differentiate them from stocks generally. Key amongst them is that under-pinning the firms are both real as well as investment assets. The connections between the underlying macro-economy and listed real estate firms is therefore clearly demonstrated and of heightened importance. To consider the linkages with the underlying macro-economic fundamentals we extract the ‘low-frequency’ volatility component from aggregate volatility shocks in 11 international markets over the 1990-2014 period. This is achieved using Engle and Rangel’s (2008) Spline-Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (Spline-GARCH) model. The estimated low-frequency volatility is then examined together with low-frequency macro data in a fixed-effect pooled regression framework. The analysis reveals that the low-frequency volatility of real estate securities has strong and positive association with most of the macroeconomic risk proxies examined. These include interest rates, inflation, GDP and foreign exchange rates.

An empirical model comparison for valuing crack spread options

In this paper, we investigate the pricing of crack spread options. Particular emphasis is placed on the question of whether univariate modeling of the crack spread or explicit modeling of the two underlyings is preferable. Therefore, we contrast a bivariate GARCH volatility model for cointegrated underlyings with the alternative of modeling the crack spread directly. Conducting an empirical analysis of crude oil/heating oil and crude oil/gasoline crack spread options traded on the New York Mercantile Exchange, the more simplistic univariate approach is found to be superior with respect to option pricing performance.

Future change of climate in South America in the late twenty-first century: intercomparison of scenarios from three regional climate models

Regional climate change projections for the last half of the twenty-first century have been produced for South America, as part of the CREAS (Cenarios REgionalizados de Clima Futuro da America do Sul) regional project. Three regional climate models RCMs (Eta CCS, RegCM3 and HadRM3P) were nested within the HadAM3P global model. The simulations cover a 30-year period representing present climate (1961-1990) and projections for the IPCC A2 high emission scenario for 2071-2100. The focus was on the changes in the mean circulation and surface variables, in particular, surface air temperature and precipitation. There is a consistent pattern of changes in circulation, rainfall and temperatures as depicted by the three models. The HadRM3P shows intensification and a more southward position of the subtropical Pacific high, while a pattern of intensification/weakening during summer/winter is projected by the Eta CCS/RegCM3. There is a tendency for a weakening of the subtropical westerly jet from the Eta CCS and HadRM3P, consistent with other studies. There are indications that regions such of Northeast Brazil and central-eastern and southern Amazonia may experience rainfall deficiency in the future, while the Northwest coast of Peru-Ecuador and northern Argentina may experience rainfall excesses in a warmer future, and these changes may vary with the seasons. The three models show warming in the A2 scenario stronger in the tropical region, especially in the 5A degrees N-15A degrees S band, both in summer and especially in winter, reaching up to 6-8A degrees C warmer than in the present. In southern South America, the warming in summer varies between 2 and 4A degrees C and in winter between 3 and 5A degrees C in the same region from the 3 models. These changes are consistent with changes in low level circulation from the models, and they are comparable with changes in rainfall and temperature extremes reported elsewhere. In summary, some aspects of projected future climate change are quite robust across this set of model runs for some regions, as the Northwest coast of Peru-Ecuador, northern Argentina, Eastern Amazonia and Northeast Brazil, whereas for other regions they are less robust as in Pantanal region of West Central and southeastern Brazil.

Volatilidade implícita versus volatilidade estatística : uma avaliação para o mercado brasileiro a partir dos dados de opções e ações da Telemar S.A.

A partir de uma base de dados de ações da Telemar S.A., do período de 21/09/1998 a 21/10/2002, e de opções de 02/10/2000 a 21/10/2002, foi avaliado qual o previsor que prevê com maior precisão a volatilidade futura: o implícito ou o estatístico. A volatilidade implícita foi obtida por indução retroativa da fórmula de Black-Scholes. As previsões estatísticas da volatilidade foram obtidas pelos modelos de média móvel ponderada igualmente, modelo GARCH, EGARCH e FIGARCH. Os resultados das regressões do conteúdo de informação revelam que a volatilidade implícita ponderada possui substancial quantidade de informações sobre a volatilidade um passo à frente, pois apresenta o maior R2 ajustado de todas as regressões. Mesmo sendo eficiente, os testes indicam que ela é viesada. Porém, a estatística Wald revela que os modelos EGARCH e FIGARCH são previsores eficientes e não viesados da variação absoluta dos retornos da Telemar S.A. entre t e t + 1, apesar do R2 um pouco inferior a volatilidade implícita. Esse resultado a partir de parâmetros baseados em dados ex-post, de certo modo refuta a hipótese de que as opções possibilitam melhores informações aos participantes do mercado sobre as expectativas de risco ao longo do próximo dia Nas regressões do poder de previsão, que testam a habilidade da variável explicativa em prever a volatilidade ao longo do tempo de maturidade da opção, os resultados rejeitam a hipótese da volatilidade implícita ser um melhor previsor da volatilidade futura. Elas mostram que os coeficientes das volatilidades implícitas e incondicionais são estatisticamente insignificantes, além do R2 ajustado ser zero ou negativo. Isto, a princípio, conduz à rejeição da hipótese de que o mercado de opções é eficiente. Por outro lado, os resultados apresentados pelos modelos de volatilidade condicional revelam que o modelo EGARCH é capaz de explicar 60% da volatilidade futura. No teste de previsor eficiente e não viesado, a estatística Wald não rejeita esta hipótese para o modelo FIGARCH. Ou seja, um modelo que toma os dados ex-post consegue prever a volatilidade futura com maior precisão do que um modelo de natureza forward looking, como é o caso da volatilidade implícita. Desse modo, é melhor seguir a volatilidade estatística - expressa pelo modelo FIGARCH, para prever com maior precisão o comportamento futuro do mercado.

Desempenho de estimadores de volatilidade do Ibovespa

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.

Previsão de volatilidade para os vértices da estrutura a termo de taxa de juros em reais brasileira

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.

Volatility modelling in the forex market: an empirical evaluation

We compare three frequently used volatility modelling techniques: GARCH, Markovian switching and cumulative daily volatility models. Our primary goal is to highlight a practical and systematic way to measure the relative effectiveness of these techniques. Evaluation comprises the analysis of the validity of the statistical requirements of the various models and their performance in simple options hedging strategies. The latter puts them to test in a "real life" application. Though there was not much difference between the three techniques, a tendency in favour of the cumulative daily volatility estimates, based on tick data, seems dear. As the improvement is not very big, the message for the practitioner - out of the restricted evidence of our experiment - is that he will probably not be losing much if working with the Markovian switching method. This highlights that, in terms of volatility estimation, no clear winner exists among the more sophisticated techniques.

Cópulas: uma alternativa para a estimação de modelos de risco multivariados

Dentre os principais desafios enfrentados no cálculo de medidas de risco de portfólios está em como agregar riscos. Esta agregação deve ser feita de tal sorte que possa de alguma forma identificar o efeito da diversificação do risco existente em uma operação ou em um portfólio. Desta forma, muito tem se feito para identificar a melhor forma para se chegar a esta definição, alguns modelos como o Valor em Risco (VaR) paramétrico assumem que a distribuição marginal de cada variável integrante do portfólio seguem a mesma distribuição , sendo esta uma distribuição normal, se preocupando apenas em modelar corretamente a volatilidade e a matriz de correlação. Modelos como o VaR histórico assume a distribuição real da variável e não se preocupam com o formato da distribuição resultante multivariada. Assim sendo, a teoria de Cópulas mostra-se um grande alternativa, à medida que esta teoria permite a criação de distribuições multivariadas sem a necessidade de se supor qualquer tipo de restrição às distribuições marginais e muito menos as multivariadas. Neste trabalho iremos abordar a utilização desta metodologia em confronto com as demais metodologias de cálculo de Risco, a saber: VaR multivariados paramétricos - VEC, Diagonal,BEKK, EWMA, CCC e DCC- e VaR histórico para um portfólio resultante de posições idênticas em quatro fatores de risco – Pre252, Cupo252, Índice Bovespa e Índice Dow Jones

“Ombro-cabeça-ombro”: testando a lucratividade do padrão gráfico de análise técnica no mercado de ações brasileiro

A partir de uma adaptação da metodologia de Osler e Chang (1995), este trabalho avalia, empiricamente, a lucratividade de estratégias de investimento baseadas na identificação do padrão gráfico de Análise Técnica Ombro-Cabeça-Ombro no mercado de ações brasileiro. Para isso, foram definidas diversas estratégias de investimento condicionais à identificação de padrões Ombro-Cabeça- Ombro (em suas formas padrão e invertida), por um algoritmo computadorizado, em séries diárias de preços de 47 ações no período de janeiro de 1994 a agosto de 2006. Para testar o poder de previsão de cada estratégia, foram construídos intervalos de confiança, a partir da técnica Bootstrap de inferência amostral, consistentes com a hipótese nula de que, baseado apenas em dados históricos, não é possível criar estratégias com retornos positivos. Mais especificamente, os retornos médios obtidos por cada estratégia nas séries de preços das ações, foram comparados àqueles obtidos pelas mesmas estratégias aplicadas a 1.000 séries de preços artificiais - para cada ação - geradas segundo dois modelos de preços de ações largamente utilizados: Random Walk e E-GARCH. De forma geral, os resultados encontrados mostram que é possível criar estratégias condicionais à realização dos padrões Ombro- Cabeça-Ombro com retornos positivos, indicando que esses padrões conseguem capturar nas séries históricas de preços de ações sinais a respeito da sua movimentação futura de preços, que não são explicados nem por um Random Walk e nem por um E-GARCH. No entanto, se levados em consideração os efeitos das taxas e dos custos de transação, dependendo das suas magnitudes, essas conclusões somente se mantêm para o padrão na sua forma invertida

Verificação da Existência de Assimetria de Informação no Processo de Emissão de Ações no Mercado Brasileiro - 'Uma Forma de Medir a Importância da Estrutura de Ativos da Empresa'

This paper will verify the existence of asymmetric information in Brazilian stock market through tests on stocks prices behavior of Brazilian companies during 1990-1996 period. The analysis will be conducted in the context of an equilibrium model of the issue-invest decision developed by Myers e Majluf. This study will seek to discuss new asymmetric information measures using statistic models ARCH and GARCH which consider data series heterocedasticity. Therefore, we will try to amply the concept of correct measure suggested by Nathalie Dierkens.

O Impacto da introdução de opções sobre a volatilidade do ativo objeto: um estudo sobre a função dos mercados derivativos

There is a lot of misunderstanding about derivative markets. Many people believe that they are a kind of casinos and have no utility to the investors. This work looks on the effects of options introduction in the Brazilian market, seeking for another benefit for this introduction: changes in the stocks risk level due to this introduction. Our results are the same found in the US and other markets: the options introduction reduces the stocks volatility. We also found that there is a slight indication that the volatility became more stochastic with this introducion.

Verificação da existência de assimetria de informação no processo de emissão de ações no mercado brasileiro

O presente estudo busca realizar uma revisão bibliográfica sobre Assimetria de Informação, de forma a permitir sua análise no mercado brasileiro de capitais. A análise será conduzida com base no modelo de equilíbrio da decisão de emissão-investimento desenvolvido por Myers e Majluf. Este trabalho procurará discutir novas formas de medir Assimetria de Informação através da utilização de modelos estatísticos que permitam, posteriormente, utilizar modelos tais como ARCH e GARCH que consideram a heterocedasticidade da série de dados, desta forma, ampliando o conceito de medida correta sugerido por Nathalie Dierkens.