Testando a Existência de Prêmio de Volatilidade em Ações Líquidas da Bovespa

A existência e o sinal do prêmio de volatilidade têm causado controvérsias dentro da literatura especializada. Este trabalho propôs, criticou e aplicou uma nova metodologia com a natalidade de testar estatisticamente a existência do prêmio de volatilidade, com as vantagens de testar para um conjunto de ações, e não para séries individuais, e de não depender de uma forma funcional específica para e relação entre o retorno e a volatilidade esperados. Os resultados da aplicação para um conjunto selecionado de ações negociadas na Bovespa foram favoráveis à existência do prêmio.

Eventos raros e volatilidade de ações, taxa de câmbio e taxa de juros

O objetivo dessa pesquisa foi testar a relação entre a volatilidade da variação real de índices de ações e eventos raros (positivos e negativos) no PIB real e, adicionalmente, a relação entre a volatilidade das taxas de juros reais e da variação das taxas de câmbio real efetiva e a ocorrência de tais eventos. Para testar essas relações foi utilizado o modelo GARCH, com o objetivo de modelar a volatilidade das variáveis consideradas (índices de ações, taxas de câmbio real efetiva e taxas de juros), inclusive regredindo a volatilidade contra variáveis dummy que indicassem a ocorrência de eventos raros. O teste foi realizado para os seguintes países: Estados Unidos, Canadá, Reino Unido, Coréia do Sul, Japão e Brasil. Foram encontradas evidências de que a ocorrência de eventos raros negativos (desastres raros) impacta positivamente a volatilidade tanto da variação real de índices de ações quanto da variação da taxa de câmbio real efetiva. Entretanto, os resultados não indicaram que existe um impacto de eventos raros positivos na volatilidade dessas variáveis. Para a volatilidade da taxa de juros real, os testes não indicaram a existência de relação com eventos raros, porém esses resultados podem ter sido influenciados pelo fato da amostra ser pequena.

Prevendo a volatilidade realizada de ações brasileiras : evidências empíricas

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.

Os efeitos da governança corporativa no mercado de ações: uma análise comparativa entre o novo mercado e o mercado tradicional

Dissertação apresentada ao Programa de Pós-Graduação em Administração – Mestrado como requisito parcial para obtenção do título de Mestre em Administração.

Distorções no leilão de fechamento de ações da BMF&BOVESPA

O preço de fechamento de uma ação é a referência mais importante de seu valor. Dada sua ampla utilização em diversos contratos e em problemas de assimetria de informação, corretores, traders e gestores de fundos têm incentivos a interferir em sua formação. Este estudo analisa o registro intradiário de todas as transações de ações na BMF&BOVESPA entre 03 de abril de 2006 e 31 de março 2011, e econtra no fechamento um volume atípicamente alto, acompanhado de retornos muito voláteis que são em grande parte revertidos no dia seguinte. Adicionalmente, mostra-se que a magnitude destes fenômenos estão em linha com os incentivos para a distorção.

Expectativas heterogêneas análises técnicas e os preços de equilíbrio

Este trabalho trata das consequências sobre os preços de equilíbrio da presença de agentes com racionalidade limitada e da possibilidade de eficácia de um tipo de análise técnica muito utilizada no mercado financeiro: a regra de médias móveis. Na primeira parte, apresentamos uma resenha de diversos trabalhos sobre o papel dos agentes com racionalidade limitada na formação dos preços de equilíbrio das ações. Os diversos modelos foram colocados em um arcabouço comum para facilitar a exposição. Sob hipóteses gerais, a presença de agentes com racionalidade limitada aumenta a volatilidade das ações e pode tornar as trajetórias de preços bastante complicadas. A presença de agentes irracionais e de analistas técnicos pode ser justificada do ponto de vista teórico. Porém, utilizando técnicas de bootstrap, não encontramos evidências empíricas de que um tipo particular de regra de médias móveis produza retornos acima da média incondicional do IBOVESPA.

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.

O efeito tamanho na BOVESPA : um estudo sobre os retornos e a volatilidade dos retornos dos portfólios de ações

O trabalho procura analisar o comportamento dos retornos de portfólios, constituídos segundo a capitalização das empresas, da Bolsa de Valores de São Paulo, no período de janeiro de 1995 a junho de 1998. Foram utilizados vários testes e modelos econométricos para analisar as diferenças de comportamento das séries, principalmente quanto a correlação serial e homocedasticidade das mesmas,

Volatilidade implícita das opções de ações : uma análise sobre a capacidade de previsão do mercado sobre a volatilidade futura

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

O efeito de determinantes microeconômicos e conjunturais sobre a volatilidade dos retornos das principais ações negociadas no Brasil

O presente estudo teve como objetivo explicar o comportamento da volatilidade dos retornos das principais ações negociadas na Bovespa no período compreendido entre janeiro de 1995 e setembro de 2003. O trabalho buscou contribuir de diversas maneiras para o estudo da volatilidade dos retornos das ações no mercado brasileiro. Primeiro, fazendo uma exposição abrangente das diversas teorias e modelos que têm sido desenvolvidos para explorar os fatores determinantes da volatilidade dos retornos das ações. Dentre as teorias exploradas, o estudo trabalhou com a teoria da alavancagem, a teoria da retroalimentação da volatilidade, o modelo das diferenças de opinião entre os agentes econômicos e os modelos de preço–volume. Outra contribuição importante do trabalho foi utilizar uma amostra ampla de 35 ações com níveis aceitáveis de liquidez, utilizando a metodologia própria do estudo. Além disso, o estudo buscou agregar aos modelos econométricos não apenas variáveis microeconômicas mas também as macroeconômicas (conjunturais). Finalmente, o trabalho discutiu os resultados dos modelos à luz das especificidades do mercado acionário brasileiro. Dentre os resultados encontrados, foi possível observar que a volatilidade dos retornos das ações é impulsionada pelo grau de alavancagem financeira das companhias. No Brasil, a volatilidade dos retornos das ações segue o mesmo caráter persistente encontrado em mercados desenvolvidos, como o dos Estados Unidos. O giro dos negócios com as ações tende a alimentar a volatilidade dos papéis. Um giro maior de negócios pode ser resultante de um incremento na quantidade de informações que chegam ao mercado, o que provoca revisões nos preços das ações e estimula um aumento na volatilidade dos retornos. Quando aliado às divergências de opinião entre os investidores, um giro maior também pode alimentar a volatilidade dos retornos. Diferentemente do previsto pelas teorias, os resultados do presente estudo não corroboraram o argumento de que existe maior volatilidade dos retornos das ações em momentos de retornos negativos. Os resultados indicaram ainda clara influência de algumas variáveis macroeconômicas sobre a volatilidade dos retornos das ações. Uma redução no Produto Interno Bruto do Brasil tende a incrementar a volatilidade dos retornos das ações, possivelmente fruto de uma perspectiva de instabilidade econômica ou recessão. A volatilidade dos retornos no mercado acionário também aumentou quando da alteração do regime cambial implementada no início de 1999. O estudo mostrou que não parece haver uma dependência significante entre os mercados de ações do Brasil e dos Estados Unidos. Finalmente, a inclusão de variáveis relacionadas com características específicas do mercado acionário brasileiro mostrou resultados interessantes. Parece existir uma relação direta entre volatilidade dos retornos e ações preferenciais, oriunda possivelmente do alto giro dos negócios com esse tipo de ação ou da ausência do direito de voto por parte dos investidores, aumentando o risco do ativo. Contudo, testes adicionais são necessários para confirmar tal associação. No que diz respeito à adoção de melhores práticas de governança por parte das companhias, os resultados parecem corroborar o argumento de que a preocupação com a boa governança tende a reduzir o risco percebido pelos investidores com relação às ações.

Volatilidade implícita das opções de ações: uma análise sobre a volatilidade futura

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

Análise empírica do value-at-risk por simulação histórica com atualização de volatilidade para fundos de ações no Brasil

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.

Um estudo sobre a inter-relação dos mercados de ações e títulos públicos sob a ótica da liquidez e volatilidade

Na última década, a economia brasileira apresentou-se estável adquirindo maior credibilidade mundial. Dentre as opções de investimento, estão os mercados de ações e de títulos públicos. O portfolio de investimento dos agentes é determinado de acordo com os retornos dos ativos e/ou aversão ao risco, e a diversificação é importante para mitigar risco. Dessa forma, o objetivo principal do presente trabalho é estudar a inter-relação entre os mercados de títulos públicos e ações, avaliando aspectos de liquidez e quais variáveis representariam melhor esta relação, verificando também como respondem a um choque (surpresa econômica), pois a percepção de alteração do cenário econômico, ou variações de fluxo financeiro, pode alterar/inverter as relações entre esses mercados. Para isso, estimou-se modelos de vetores auto-regressivos - VAR, com variáveis de retorno, volatilidade e volume negociado para cada um dos mercados em combinações diferentes das variáveis representativas, visando encontrar o(s) modelo(s) mais descritivo(s) das inter-relações entre os mercados, dado a amostra utilizada, para aplicar a dummy de surpresa econômica. Em estudo semelhante Chordia, Sarkar e Subrahmanyam (2005) concluiram que choques de liquidez e volatilidade são positivamente correlacionado nos mercados de ações e títulos públicos em horizontes diários, indicando que os choques de liquidez e volatilidade são muitas vezes de natureza sistêmica. O mesmo não foi observado para a proxy de liquidez utilizada na amostra brasileira. Um resultado interessante a ser ressaltado deve-se as séries SMLL11 (índice Small Caps) e IDkAs (índice de duração constante ANBIMA) não possuírem relação de causalidade de Granger com as demais séries, mas os retornos dos IDkAs Granger causam os retornos do índice SMLL11. Por fim, o choque de surpresa econômica não se mostra explicativo sobre qualquer alteração nas inter-relações entre os mercados de títulos públicos e ações.

Taxa de performance, volatilidade e retorno nos fundos de ações

Este estudo analisa o efeito da cobrança da taxa de performance sobre os fundos de ações na indústria brasileira de fundos de investimento. As taxas de performance cobradas dos fundos de investimento podem ser equiparadas a uma opção financeira de compra. Em tese, o valor da opção de compra é diretamente proporcional (ceteris paribus) à volatilidade do ativo subjacente (neste caso a cota do fundo). Sendo assim, há um claro incentivo ao aumento da volatilidade das cotas dos fundos de ações que cobram taxa de performance. Entretanto, contrariando as expectativas, os resultados indicaram que os fundos de ações que cobraram taxa de performance apresentaram, não somente, risco inferior, como também, maior eficiência, aferida pela relação risco / retorno.