O presente trabalho analisou o comportamento das ações de empresas brasileiras e de suas respectivas ADRs listadas em bolsa, em períodos próximos ao 1° dia ex-dividend. Através da análise dos retornos, pode-se perceber que as ações locais tiveram um desempenho médio superior ao das ADRs nos dias anteriores à data do evento. Esse fato sugere que os investidores estão preferindo comprar ações às ADRs, nesse período, em função de serem menos tributados quanto ao pagamento de dividendos no mercado brasileiro. Essa tendência se inverte na data do evento, quando as ADRs obtiveram um retorno bem superior ao das ações locais. A análise dos preços demonstrou que as ADRs são negociadas, em média, com um prêmio em relação as suas respectivas ações. A diferença de preços entre os papéis diminui próximo à data do evento e aumenta no dia ex-dividend, confirmando o que havia sido observado na análise dos retornos puros. O teste dos retornos anormais demonstrou que ambos os ativos apresentaram retornos anormais positivos no dia do evento, com significância estatística ao nível de 10%. Ficou evidenciado também que as ADRs tiveram um comportamento bem mais distante do esperado do que as ações locais.

O presente trabalho analisou o comportamento das ações de empresas brasileiras e de suas respectivas ADRs listadas em bolsa, em períodos próximos ao 1° dia ex-dividend. Através da análise dos retornos, pode-se perceber que as ações locais tiveram um desempenho médio superior ao das ADRs nos dias anteriores à data do evento. Esse fato sugere que os investidores estão preferindo comprar ações às ADRs, nesse período, em função de serem menos tributados quanto ao pagamento de dividendos no mercado brasileiro. Essa tendência se inverte na data do evento, quando as ADRs obtiveram um retorno bem superior ao das ações locais. A análise dos preços demonstrou que as ADRs são negociadas, em média, com um prêmio em relação as suas respectivas ações. A diferença de preços entre os papéis diminui próximo à data do evento e aumenta no dia ex-dividend, confirmando o que havia sido observado na análise dos retornos puros. O teste dos retornos anormais demonstrou que ambos os ativos apresentaram retornos anormais positivos no dia do evento, com significância estatística ao nível de 10%. Ficou evidenciado também que as ADRs tiveram um comportamento bem mais distante do esperado do que as ações locais.

O presente trabalho analisou o comportamento das ações de empresas brasileiras e de suas respectivas ADRs listadas em bolsa, em períodos próximos ao 1° dia ex-dividend. Através da análise dos retornos, pode-se perceber que as ações locais tiveram um desempenho médio superior ao das ADRs nos dias anteriores à data do evento. Esse fato sugere que os investidores estão preferindo comprar ações às ADRs, nesse período, em função de serem menos tributados quanto ao pagamento de dividendos no mercado brasileiro. Essa tendência se inverte na data do evento, quando as ADRs obtiveram um retorno bem superior ao das ações locais. A análise dos preços demonstrou que as ADRs são negociadas, em média, com um prêmio em relação as suas respectivas ações. A diferença de preços entre os papéis diminui próximo à data do evento e aumenta no dia ex-dividend, confirmando o que havia sido observado na análise dos retornos puros. O teste dos retornos anormais demonstrou que ambos os ativos apresentaram retornos anormais positivos no dia do evento, com significância estatística ao nível de 10%. Ficou evidenciado também que as ADRs tiveram um comportamento bem mais distante do esperado do que as ações locais.

O estudo da volatilidade dos retornos dos ativos ocupa um lugar de destaque dentro da moderna teoria de finanças. Tradicionalmente, os modelos empregados para a modelagem da volatilidade são estimados a partir de dados diários. No entanto, a recente disponibilidade de dados intradiários tem permitido a modelagem e a previsão da volatilidade dos ativos por meio da chamada variância realizada. Dessa forma, o objetivo principal da presente dissertação foi analisar como os modelos que incorporam dados intradiários se comportam, em termos de acurácia de previsão de volatilidade diária, em relação àqueles que utilizam apenas dados diários. Foram observados os comportamentos dos índices Ibovespa e S&P 500 durante o período de janeiro de 2006 a junho de 2009. Os resultados revelaram que o desempenho de previsão dos modelos estimados a partir de dados diários foi superior ao dos modelos de variância realizada para os dois índices. Buscou-se ainda comparar o comportamento dos modelos durante o período da crise de 2008. Novamente os resultados apontaram para uma melhor acurácia de previsão dos modelos que utilizaram apenas dados diários. / The study of volatility in asset returns is relevant within the modern theory of finance. Modeling volatility has been frequently based on daily data. Recent availability of intraday data has allowed volatility modeling and forecasting through the so called realized variance. The main objective of this master’s thesis was, therefore, to compare the accuracy of daily volatility forecasting between models that use either daily or intraday data. Returns during the period January 2006 to June 2009 on two indexes, the Ibovespa and the S&P 500, were used. Results showed that, for both indexes, forecasting based on daily data was superior to forecasting that used intraday returns. Comparison between models was also tested during the 2008 crisis. Similarly, results showed a better forecasting performance of daily data models.

O estudo da volatilidade dos retornos dos ativos ocupa um lugar de destaque dentro da moderna teoria de finanças. Tradicionalmente, os modelos empregados para a modelagem da volatilidade são estimados a partir de dados diários. No entanto, a recente disponibilidade de dados intradiários tem permitido a modelagem e a previsão da volatilidade dos ativos por meio da chamada variância realizada. Dessa forma, o objetivo principal da presente dissertação foi analisar como os modelos que incorporam dados intradiários se comportam, em termos de acurácia de previsão de volatilidade diária, em relação àqueles que utilizam apenas dados diários. Foram observados os comportamentos dos índices Ibovespa e S&P 500 durante o período de janeiro de 2006 a junho de 2009. Os resultados revelaram que o desempenho de previsão dos modelos estimados a partir de dados diários foi superior ao dos modelos de variância realizada para os dois índices. Buscou-se ainda comparar o comportamento dos modelos durante o período da crise de 2008. Novamente os resultados apontaram para uma melhor acurácia de previsão dos modelos que utilizaram apenas dados diários. / The study of volatility in asset returns is relevant within the modern theory of finance. Modeling volatility has been frequently based on daily data. Recent availability of intraday data has allowed volatility modeling and forecasting through the so called realized variance. The main objective of this master’s thesis was, therefore, to compare the accuracy of daily volatility forecasting between models that use either daily or intraday data. Returns during the period January 2006 to June 2009 on two indexes, the Ibovespa and the S&P 500, were used. Results showed that, for both indexes, forecasting based on daily data was superior to forecasting that used intraday returns. Comparison between models was also tested during the 2008 crisis. Similarly, results showed a better forecasting performance of daily data models.

O estudo da volatilidade dos retornos dos ativos ocupa um lugar de destaque dentro da moderna teoria de finanças. Tradicionalmente, os modelos empregados para a modelagem da volatilidade são estimados a partir de dados diários. No entanto, a recente disponibilidade de dados intradiários tem permitido a modelagem e a previsão da volatilidade dos ativos por meio da chamada variância realizada. Dessa forma, o objetivo principal da presente dissertação foi analisar como os modelos que incorporam dados intradiários se comportam, em termos de acurácia de previsão de volatilidade diária, em relação àqueles que utilizam apenas dados diários. Foram observados os comportamentos dos índices Ibovespa e S&P 500 durante o período de janeiro de 2006 a junho de 2009. Os resultados revelaram que o desempenho de previsão dos modelos estimados a partir de dados diários foi superior ao dos modelos de variância realizada para os dois índices. Buscou-se ainda comparar o comportamento dos modelos durante o período da crise de 2008. Novamente os resultados apontaram para uma melhor acurácia de previsão dos modelos que utilizaram apenas dados diários. / The study of volatility in asset returns is relevant within the modern theory of finance. Modeling volatility has been frequently based on daily data. Recent availability of intraday data has allowed volatility modeling and forecasting through the so called realized variance. The main objective of this master’s thesis was, therefore, to compare the accuracy of daily volatility forecasting between models that use either daily or intraday data. Returns during the period January 2006 to June 2009 on two indexes, the Ibovespa and the S&P 500, were used. Results showed that, for both indexes, forecasting based on daily data was superior to forecasting that used intraday returns. Comparison between models was also tested during the 2008 crisis. Similarly, results showed a better forecasting performance of daily data models.