[pt] Esta dissertação examina os impactos das boas práticas de governança corporativa na volatilidade dos retornos das ações dentro e fora de momentos de crise. Dados de freqüência diária foram utilizados para estimar modelos Autoregressivos Generalizados de Heterocedasticidade Condicional (GARCH) para quarenta e nove papéis negociados na Bolsa de Valores de São Paulo (BOVESPA). As evidências indicam um efeito negativo na maioria das séries analisadas. Para algumas ações, a redução da volatilidade é ainda maior em períodos de choques negativos. Foi encontrado, ainda, o resultado de que o risco mitigado é o idiossincrático e, desta forma, governança incentiva a manutenção da concentração de propriedade. / [en] This dissertation examines impacts of good practices of corporate governance on the volatility of returns in and out crisis periods. Daily data are used to estimate Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedastic (GARCH) models for forty nine stocks traded on the São Paulo Stock Exchange (BOVESPA. It is found evidence of a negative impact on the majority of the analyzed series. For some stocks, the reduction of the volatility is even greater in crisis periods. It was also found that the risk mitigated is the idiosyncratic one and, thus, governance incentives the maintenance of ownership concentration.

[pt] A hipótese de normalidade é comumente utilizada na área de análise de risco para descrever as distribuições dos retornos padronizados pelas volatilidades. No entanto, utilizando cinco dos ativos mais líquidos na Bovespa, este trabalho mostra que tal hipótese não é compatível com medidas de volatilidades estimadas pela metodologia EWMA ou modelos GARCH. Em contraposição, ao extrair a informação contida em cotações intradiárias, a metodologia de volatilidade realizada origina retornos padronizados normais, potencializando ganhos no cálculo de medidas de Valor em Risco. Além disso, são caracterizadas as distribuições de volatilidades e correlações de ativos brasileiros e, em especial, mostra-se que as distribuições das volatilidades são aproximadamente lognormais, enquanto as distribuições das correlações são aproximadamente normais. A análise é feita tanto de um ponto de vista univariado quanto multivariado e fornece subsídio para a melhor modelagem de variâncias e correlações em um contexto de grande dimensionalidade. / [en] The normality assumption is commonly used in the risk management area to describe the distributions of returns standardized by volatilities. However, using five of the most actively traded stocks in Bovespa, this paper shows that this assumption is not compatible with volatilities estimated by EWMA or GARCH models. In sharp contrast, when we use the information contained in high frequency data 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 and correlations of the brazilian stocks, showing that the distributions of volatilities are nearly lognormal and the distribuitions of correlations are nearly Gaussian. All analysis is traced both in a univariate and a multivariate framework and provides background for improved high-dimensional volatility and correlation modelling in the brazilian stock market.