Volatilidade e previsão de retorno com Modelos de Alta Frequência e GARCH: evidências para o mercado brasileiro Outros Idiomas

ID:
32227
Resumo:
Com base em estudos desenvolvidos em anos recentes sobre o uso de dados de alta frequência para a estimação da volatilidade, este artigo implementa o modelo Autorregressivo Heterogêneo (HAR) desenvolvido por Andersen, Bollerslev, e Diebold (2007) e Corsi (2009), e o modelo Componente (2-Comp) desenvolvido por Maheu e McCurdy (2007) e os compara com a família de modelos Autorregressivos com Heteroscedasticidade Generalizados (GARCH) para estimar a volatilidade e os retornos. Durante o período analisado, os modelos que usam dados intradayobtiveram melhores previsões de retornos dos ativos avaliados, tanto dentro como fora da amostra, confirmando assim que esses modelos possuem informações importantes para uma série de agentes econômicos.
Citação ABNT:
VAL, F. F.; PINTO, A. C. F.; KLOTZLE, M. C. Volatilidade e previsão de retorno com Modelos de Alta Frequência e GARCH: evidências para o mercado brasileiro. Revista Contabilidade & Finanças - USP, v. 25, n. 65, p. 189-201, 2014.
Citação APA:
Val, F. F., Pinto, A. C. F., & Klotzle, M. C. (2014). Volatilidade e previsão de retorno com Modelos de Alta Frequência e GARCH: evidências para o mercado brasileiro. Revista Contabilidade & Finanças - USP, 25(65), 189-201.
Link Permanente:
http://www.spell.org.br/documentos/ver/32227/volatilidade-e-previsao-de-retorno-com-modelos-de-alta-frequencia-e-garch--evidencias-para-o-mercado-brasileiro/i/pt-br
Tipo de documento:
Artigo
Idioma:
Português
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