Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / Since the origins of modern finance theory, interdependence is an issue between assets as the search for diversification ends with a better portfolio. Many studies and many approaches have been given to answer to the questions of correlation, covariance and interdependence but the subprime crises and the almost meltdown of financial markets throughout the globe, proved that portfolios were not efficiently diversified. The concept of diversification and the risk measures did not prevent from hundreds of companies worldwide to go belly up. This work aims to give another approach to interdependence, the quantile regression, including a volatility measure of the American Market regressed with other international major players grouped by their geographic region. This work stars in 2000 and ends in 2012, collecting data through four major events: the Nasdaq burst, the 9/11, the Subprime and the European crises. Our findings are: countries geographically close to the US have display higher levels of interdependence; European countries are in majority also highly integrated with the US; and lastly but more importantly, integration is increasing. / Desde as origens das teorias em finanças se estuda a interdependência entre os ativos em busca dos benefícios de uma diversificação eficiente. Inúmeros estudos foram realizados e várias abordagens foram dadas ao problema da correlação, covariância e interdependência, mas a crise do Subprime e o consequente quase colapso dos mercados mundiais, provaram que os métodos utilizados até então não se mostraram eficientes, pois não foram capazes de evitar a evaporação de centenas de instituições financeiras, de diferentes mercados e extrema perda de valor de ativos dos mais diversificados portfólios e carteiras com diversos níveis de risco. Esse trabalho visa dar um novo enfoque ao estudo da interdependência, o da regressão quantílica com um componente de volatilidade do mercado americano regredido contra os retornos dos principais mercados mundiais, divididos por região geográfica, relacionados com o mercado americano através de seu principal índice, o S&P500, desde os anos de 2000 até 2012. Ao final, constata-se que os países geograficamente mais próximos dos Estados Unidos sofrem com maior integração, bem como a maioria e dos países do continente europeu, e principalmente que as integrações vem aumentando entre grande parte dos países estudados e o principal mercado mundial.

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.

A modelagem da estrutura de dependência é de grande importância em todos os ramos da economia onde há incerteza. Ela é um elemento crucial na análise de risco e para a tomada de decisão sob incerteza. As cópulas oferecem aos agentes que se deparam com este problema um poderoso e flexível instrumento para modelar a estrutura de dependência entre variáveis aleatórias e que é preferível ao instrumento tradicional baseado na correlação linear. Neste estudo, nós analisamos a dinâmica temporal da estrutura de dependência entre índices de mercados financeiros internacionais e propomos um novo procedimento para capturar a estrutura de dependência ao longo do tempo. Adicionalmente, estudamos alguns fatos estilizados sobre índices de mercados financeiros como a relação entre volume-volatilidade e retorno-volatilidade. / Modelling dependence is of key importance to all economic fields in which uncertainty plays a large role. It is a crucial element of risk analysis and decision making under uncertainty. Copulas offer economic agents facing uncertainty a powerful and flexible tool to model dependence between random variables and often are preferable to the traditional, correlation-based approach. In this work we analyze the time dynamics of the dependence structure between broad stock market indices and propose a novel procedure to capture dependence structure over time. Additionally, we study some stylized facts about stock market indexes such as volume-volatility and return-volatility relations.

As séries temporais financeiras são marcadas por comportamentos complexos e não-lineares. No mercado financeiro, além da trajetória das cotações, a sua variabilidade, representada pela volatilidade, consiste em importante informação para o mercado. Redes neurais são modelos não lineares flexíveis com capacidade de descrever funções de distintas classes, possuindo a propriedade de aproximadores universais. Este trabalho busca empregar redes neurais, especificamente Perceptron de múltiplas camadas com uma única camada escondida alimentada para frente (Feedforward Multilayer Perceptron), para a previsão da volatilidade. Mais ainda, é proposto um modelo híbrido que combina o modelo GARCH e redes neurais. Os modelos GARCH e redes neurais são estimados para duas séries financeiras: Índice S&P500 e cotações do petróleo tipo Brent. Os resultados indicam que a volatilidade aproximada por redes neurais é muito semelhante as estimativas dos tradicionais modelos GARCH. Suas diferenças são mais qualitativas, na forma de resposta da volatilidade estimada a choques de maior magnitude e sua suavidade, do que quantitativas, apresentando critérios de erros de previsão em relação a uma medida de volatilidade benchmark muito próximos. / The financial time series are characterized by complex and non-linear behaviors. In addition to the financial market trend in prices their variability or volatility, a risk estimate, is important information for the market players. Neural networks are flexible nonlinear models capable of describing functions of different classes, having the property of universal approximators. This paper employs neural networks, specifically one hidden layer feedforward Multilayer Perceptron, for volatility forecasting. Moreover, we propose a hybrid model that combines the GARCH model with neural networks. The GARCH and neural network models are estimated over two financial series: the S&P500 composite index and prices of Brent oil. The results indicate that the volatility approximated by neural networks is very similar to that estimated by the traditional GARCH models, while their differences are more qualitative than quantitative, with information content that differs from and complements each other for different market environments.

Os modelos de otimização de carteiras baseados na análise média-variância apresentam dificuldades para estimação das matrizes de covariância, usadas no processo de otimização, o que leva a necessidade de métodos ad hoc para limitar ou suavizar as alocações eficientes recomendadas pelo modelo. Embora as carteiras obtidas por este método sejam eficientes, não é assegurado que o tracking error seja estacionário, podendo a carteira se distanciar do benchmark, exigindo frequentes recomposições. Neste artigo é empregada a metodologia de cointegração para otimização de carteiras no âmbito de duas estratégias: index tracking e estratégia long-short. A estabilidade das carteiras otimizadas através da cointegração em diferentes cenários de mercado, diminuindo custos relativos a frequentes recomposições da carteira, e níveis de retorno e volatilidade superiores aos benchmarks, mostram que a metodologia é uma ferramenta eficiente e capaz de gerar resultados robustos, se caracterizando como uma atraente ferramenta para a gestão quantitativa de recursos. Modelar a estrutura a termo da taxa de juros é extremamente importante para macroeconomistas e participantes do mercado financeiro em geral. Neste artigo é empregada a formulação de Diebold-Li para ajustar e fazer previsões da estrutura a termo da taxa de juros brasileira. São empregados dados diários referentes às taxas dos contratos de DI Futuro negociados na BM&F que apresentaram maior liquidez para o período de Janeiro de 2006 a Fevereiro de 2009. Diferentemente da maior parte da literatura sobre curva de juros para dados brasileiros, em que o modelo de Diebold- Li é estimado pelo método de dois passos, neste trabalho o modelo é colocado no formado de estado espaço, e os parâmetros são estimados simultaneamente, de forma eficiente, pelo Filtro de Kalman. Os resultados obtidos tanto para o ajuste, mas principalmente no que diz respeito à previsão, mostram que a estimação do modelo através do Filtro de Kalman é a mais adequada, gerando melhores previsões para todas as maturidades quando é considerado horizontes de previsão de um mês, três meses e seis meses. No terceiro artigo artigo nós propomos estimar o modelo dinâmico da estrutura a termo da curva de juros de Nelson e Siegel (1987) considerando duas especificações alternativas. Na primeira, nós consideramos os pesos dos fatores como variantes no tempo e tratamos a heterocedasticidade condicional via um modelo volatilidade estocática com fatores comuns. No segundo caso, consideramos um modelo onde os fatores latentes seguem individualmente processos autoregressivos com volatilidade estocástica. Os assim chamados fatores de volatilidade buscam capturar a incerteza ao longo do tempo associada ao nível, inclinação e curvatura da curva de juros. A estimação é realizada através de métodos de inferência bayesiana, por Markov Chain Monte Carlo. Os resultados mostram que os fatores de volatilidade são altamente persistentes, dando suporte ao fato estilizado de que os choques na volatilidade das taxas de juros são altamente persistentes, e também indicam que o uso de estruturas de volatilidade estocástica levam a melhores ajustes dentro da amostra para a curva de juros observada. / The traditional models to optimize portfolios based on mean-variance analysis aim to determine the portfolio weights that minimize the variance for a certain return level. The covariance matrices used to optimize are difficult to estimate and ad hoc methods often need to be applied to limit or smooth the mean-variance efficient allocations recommended by the model. Although the method is efficient, the tracking error isn’t certainly stationary, so the portfolio can get distant from the benchmark, requiring frequent re-balancements. We used the cointegration methodology to devise two quantitative strategies: index tracking and long-short market neutral. We aim to design optimal portfolios acquiring the asset prices’ co-movements. We used Ibovespa’s index and stocks from Jan-2000 to Dec-2008. The results show that the devise of index tracking portfolios using cointegration generates goods results, replicating the benchmark’s return and volatility. The long-short strategy generated stable returns under several market circumstances, presenting low volatility. Modeling the term structure of interest rate is very important to macroeconomists and financial market practitioners in general. In this paper, we used the Diebold-Li interpretation to the Nelson Siegel model in order to fit and forecast the Brazilian yield curve. The data consisted of daily observations of the most liquid future ID yields traded in the BM&F from January 2006 to February 2009. Differently from the literature on the Brazilian yield curve, where the Diebold-Li model is estimated through the two-step method, the model herein is put in the state-space form, and the parameters are simultaneously and efficiently estimated using the Kalman filter. The results obtained for the fit and for the forecast showed that the Kalman filter is the most suitable method for the estimation of the model, generating better forecast for all maturities when we consider the forecasting horizons of one and three months. In the third essay we propose to estimate the dynamic Nelson-Siegel model of yield curve considering two alternative specifications. At first, we consider the factor loadings such as time-varying conditonal heteroskedasticity and treat via a common factors of stochastic volatility models. In the second case, we consider a model where the latent factors individually following autorregressive process with stochastic volatility. The volatility factors seek to capture the uncertainty over time associated with level, slope and curvature of yield curve.The estimation is performed through bayesian inference, Markov Chain Monte Carlo. The volatility factors showed high persistence, supporting the stylized fact that shocks in the volatility of interest rate are highly persistent, and also indicate that the used of structures of stochastic volatility lead to better in-sample fits of the observed yield curve.

A volatilidade tem se mostrado como um dos mais relevantes conceitos nos estudos de finanças, pois está associada diretamente ao conceito de risco. A volatilidade pode ser influenciada por diversos fatores como, por exemplo, eventos corporativos. Dentre esses eventos, destacam-se as fusões e aquisições (F&A), as quais se apresentam como um contexto interessante para realização de estudos voltados para a observação de possíveis mudanças no comportamento da volatilidade quando da sua ocorrência. Dessa forma, o objetivo do estudo foi investigar o comportamento da volatilidade dos retornos das ações de empresas que passaram por processos de fusão e aquisição, compreendendo tanto o seu anúncio quanto a sua conclusão. Após a adoção de critérios de elegibilidade, foram estudados 33 eventos relativos a 23 ativos de 19 empresas. A metodologia para a estimação da volatilidade compreendeu principalmente o uso do modelo GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity), em um procedimento similar a um estudo de evento. Como resultado, observou-se que, de uma forma global, tanto o anúncio da operação de F&A quanto a sua conclusão não produziu impacto na volatilidade. Adicionalmente, ao se observar o impacto no risco, medido pelo beta, observou-se que o anúncio produziu impacto no beta de 30 dias, enquanto a conclusão da operação proporcionou mudança no beta tanto de 30 quanto de 60 dias. No entanto, ao se tentar relacionar os resultados com algumas características dos eventos (como: tipo da ação, setor de atuação, tipo da operação, papel desempenhado na operação e tempo transcorrido entre o anúncio da operação e a sua conclusão) foi observado que estas não possuíam nenhum poder explicativo. / Volatility has been considered a relevant concept in finance due to its association with the risk concept. Volatility can be influenced by many factors such as corporate events. Among these events, we can emphasize mergers&acquisitions (M&A), that has become an interesting context for studies about the volatility behavior and its changes. Thus, the present study aimed to investigate the behavior of the volatility of stock returns of companies that participated of mergers&acquisitions during the the announcement and the conclusion periods. It was determined eligibility criteria that result a sample with 23 stocks from 19 companies. The methodology for volatility estimation involved mainly the GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity) model and the procedure was similar to event study. The results reveal that, in general, the announcement of M&A and its conclusion had no effects on the volatility. In addition, the observation of the risk impact, measured by beta, revealed an effect on the 30 days’ beta and the conclusion caused an impact on the 30 and 60 days’ beta. Finally, the observation about possible relationship between results and characteristics (like stock type, sector, event type, role played in the event and time passed between announce and conclusion) revealed no explanation power.

Esta dissertação procura promover uma análise da mudança de regimes na volatilidade condicional do risco Brasil, após a implementação do Real, com ênfase nas mudanças markovianas de regimes. De acordo com a literatura de risco país, na presença de equilíbrios múltiplos e profecias auto-realizáveis, a deterioração dos fundamentos percebidos de um país é condição necessária para a determinação de um equilíbrio macroeconômico ruim de uma pequena economia aberta e em desenvolvimento (PEAD), com reversão de capitais, alto serviço da dívida pública, perspectivas sombrias de crescimento e uma avaliação do crédito como ruim (Razin & Sadka, 2001). Ainda que tal condição seja necessária, ela não parece ser suficiente para explicar por que, em alguns momentos, apesar de um nível alto de risco país, o equilíbrio tido como ruim não se materializa. Neste sentido, através da adaptação de um jogo típico de modelos de crises cambiais de segunda geração, esta dissertação lança a hipótese de que uma das razões pelas quais uma PEAD sofra tais crises de liquidez seja a deterioração da média dos fundamentos percebidos ao lado do aumento do medo dos investidores de que haja interrupções no fluxo de capitais. A metodologia utilizada é a dos modelos GARCH nãolineares com componentes observáveis e não observáveis markovianos, aplicados à série diária do risco país do Brasil entre maio de 1994 a setembro de 2002. Os resultados empíricos sugerem que, de fato, durante os episódios de crise de liquidez do Brasil, o risco país sobe e a volatilidade muda para um regime mais alto. Em contrapartida, nos períodos com regimes baixos de volatilidade, independentemente do nível do risco país, nenhuma crise severa e repentina atinge o país. Além disso, ainda que não desprovida de limitações, a análise da volatilidade condicional do risco país pode servir como um instrumento prático de monitoramento da duração de crises de liquidez para uma PEAD altamente dependente do influxo de capitais externos como o Brasil.

Uma crítica que corrobora a não convergência entre o Financial Accounting Standards Board (FASB) e o International Accounting Standards Board (IASB) baseia-se na discordância quanto a mensuração a valor justo de alguns tipos de instrumentos financeiros, pois argumenta-se que essa prática pode aferir volatilidade aos resultados das empresas, o que impactaria o desempenho de suas ações no mercado de capitais. Assim, o presente trabalho propõe-se a verificar se a adoção das International Financial Reporting Standards (IFRS) no tocante a mensuração e reconhecimento dos instrumentos financeiros, mais especificamente para o grupo classificado em \"Ativos e Passivos Financeiros Mensurados a Valor Justo por meio do Resultado\", levou a uma maior volatilidade dos resultados contábeis. Para isso, optou-se por analisar o caso brasileiro, porque tal país passou pelo processo de Full Adoption das IFRS. Desse modo, adotou-se testes estatísticos que analisaram a diferença entre as variâncias dos lucros líquidos que consideram instrumentos financeiros avaliados a valor justo e a custo histórico amortizado, no período entre 2010 e 2016, das empresas brasileiras de capital aberto não financeiras e bancos com maior Presença em Bolsa. Após analisar o efeito dos ganhos e perdas não realizados, oriundos do ajuste a valor justo, de instrumentos financeiros sob o resultado, constatou-se uma tendência a suavização, redução da volatilidade, dos lucros líquidos, tanto para a amostra de empresas não-financeiras quanto para a de bancos, e não de aumento da volatilidade como era argumentado por alguns críticos a adoção do valor justo. Com base nas análises da amostra de empresas não-financeiras, o reconhecimento do ajuste a valor justo de instrumentos financeiros no resultado afetou significativamente a volatilidade do resultado contábil, contudo, segundo essas analises não se pode afirmar quanto ao efeito desse impacto, se houve propensão ao aumento da volatilidade ou a suavização dos lucros. Ao realizar as análises descritivas dessa amostra, observou-se um efeito de suavização na média, uma vez que o desvio-padrão do lucro líquido que considera instrumentos financeiros avaliados a valor justo apresentou uma média e um desvio-padrão inferiores ao do desvio-padrão do lucro líquido que os considera a custo histórico. Já as análises da amostra de bancos evidenciaram que o reconhecimento do ajuste a valor justo de instrumentos financeiros no resultado tendeu a reduzir significativamente a volatilidade, observando-se em média uma suavização do resultado contábil. Essa tendência a redução da volatilidade pode ser advinda de: gestões de risco responsáveis; uso de instrumentos financeiros, predominante, para fins de hedge; uma provável escassez do uso da classificação de \"instrumentos financeiros avaliados a valor justo por meio do resultado\"; ou, gestões que realizem escolhas do tipo \"cherry-pincking\". Inclusive, um dos modelos aplicados identificou, em ambas amostras, indícios da realização da prática de \"cherry-pincking\", um tipo de gerenciamento de resultado baseado em escolhas operacionais vantajosas e oportunistas que têm consequências na classificação contábil. Além disso, tal tendência a redução da volatilidade pode apresentar um impacto positivo na avaliação dessas empresas pelo mercado de capitais e por seus credores, já que tais usuários primários da informação contábil apresentam uma preferência por lucros consistentes ao longo do tempo, devido a sua aversão ao risco / One of the criticisms that supports the non-convergence between the Financial Accounting Standards Board (FASB) and the International Accounting Standards Board (IASB) is based on disagreement with the measurement at fair value of certain types of financial instruments, because it is argued that this practice can measure volatility to earnings, which would impact the performance of its shares in the capital market. Thus, this study aims to verify whether the adoption of standards International Financial Reporting Standards (IFRS) regarding the measurement and recognition of financial instruments, specifically for the group classified as \"Financial Asset or Financial Liability at Fair Value through Profit or Loss\" or \"Held for Trading\", caused greater volatility of earnings. For this, we chose to analyze the Brazilian case, because that country passed through the Full Adoption of IFRS process. Accordingly, it adopted statistical tests that analyzes the difference between the variances of the net incomes that consider financial instruments measured at fair value and amortized historical cost of Brazilian publicly traded non-financial companies and banks, with a greater Presence on the Stock Market, during the period between 2010 and 2016. After analyzing the effect of the unrealized gain and loss, resulting from the adjustment to fair value, of financial instruments recognized in net income, there was a tendency to income smoothing, reduce volatility, both for non-financial companies and for banks, rather than increased volatility as some critics argued the adoption of fair value. Based on the analysis of the non-financial companies sample, the recognition of the fair value adjustment of financial instruments in the result significantly affected the volatility of the accounting profit, however, according to these analyzes, it cannot be stated as to the effect of this impact, if there was a trend increasing volatility or smoothing profits. When conducting the descriptive analyzes of this sample, a smoothing effect was observed in the mean, since the standard deviation of the net profit that considers financial instruments evaluated at fair value presented a mean and a standard deviation lower than the standard deviation of the net profit that considers them at historical cost. The analysis of the banks sample showed that the recognition of the adjustment to fair value of financial instruments in the result tended to significantly reduce the volatility, observing, on average, a smoothing of the accounting profit. This trend to reduce volatility can be derived from: responsible risk management; use of financial instruments predominantly for hedge purposes; a probable shortfall in the use of the classification of \"financial instruments measured at fair value through profit or loss\"; or, cherry-pincking choices. In addition, one of the applied models identified, in both samples, indications of the practice of cherry-pincking, a type of result management based on advantageous and opportunistic operational choices that have consequences in accounting assignment. Furthermore, this trend of reducing volatilitymay have a positive impact on the valuation of these companies by the stock markets and by their creditors, since such primary users of accounting information show a preference for consistent profits over time due to their risk aversion

O tema deste estudo é o papel dos partidos políticos brasileiros no momento eleitoral sob o prisma da volatilidade eleitoral. A questão da volatilidade é um dos principais tópicos de análise na área eleitoral e, em especial, sobre sistema partidário e sua evolução. Diz respeito à estabilidade/mudança, no tempo, da direção partidária do voto por parte do eleitor. No Brasil, o debate se trava em torno da institucionalização do sistema partidário e da relação deste com o eleitorado. Argumenta-se, de modo geral, que os partidos brasileiros manteriam relação fluída com os eleitores, o que configuraria um quadro de competição eleitoral instável e volúvel. Os paradigmas teóricos mobilizados pela abordagem tradicional são inspirados na sociologia política e eleitoral, e apontam, em geral, a falta de correspondência sólida entre partidos e clivagens sociais. Busco apresentar nesta dissertação uma versão alternativa. A fundamentação do argumento se dá, do ponto de vista teórico, por meio da reconstrução do caminho percorrido pela noção de volatilidade eleitoral, tal como ele se desenvolve na academia européia, conjugada com um diálogo com outro conjunto de literatura, encontrado marcadamente na academia americana, de inspiração institucionalista e na escola da escolha racional, interessado na competição eleitoral. Esse embasamento possibilitará uma visão teórica e analítica diversa da literatura nacional sobre o fenômeno da volatilidade no Brasil. Do ponto de vista empírico, proponho uma mudança de foco em relação aos estudos tradicionais: enquanto esses analisam os pleitos legislativos, defendo que estudos centrados nos cargos executivos possibilitam uma visão mais acurada sobre volatilidade e sistema partidário, pois essas são as disputas mais importantes para os partidos e para os eleitores. O objeto empírico deste estudo são os resultados eleitorais para o estado de São Paulo, nas eleições para cargos do Executivo, ou seja, presidente, governador, e prefeito da capital, nos anos de 1982 a 2008, com foco no período pós-94. A hipótese da pesquisa é que a volatilidade eleitoral, mensurada pelo índice de Pedersen, tradicional na literatura, é causada, em grande medida, por estratégias dos partidos políticos, ao decidirem pelo lançamento e retirada de candidaturas, não se devendo, necessariamente, a debilidades do sistema partidário ou ao comportamento e preferências instáveis do eleitor. Obviamente, existem mudanças de preferências, mas procuro mostrar que em São Paulo os partidos apresentaram bases eleitorais definidas. / The central theme of this work is the role of Brazilian political parties and electoral volatility at the time of election. Volatility is one of the major topics of analysis concerning electoral studies and the evolution of party systems. It addresses the stability and change, during certain period of time, of the electors vote for any given party. In Brazil, the debate deals with the institutionalization of the party system and its relationship with the electorate. It is generally argued that Brazilian parties maintain a fluid relationship with voters, which configures an unstable and fickle electoral competition framework. The theoretical paradigms used by the main approach are inspired by electoral and political sociology, and they tend to indicate, in general, the lack of strong correspondence between parties and social cleavages. In this dissertation, I offer an alternative approach. Theoretically, the ground of my argument is given by reconstructing the discussion of electoral volatility, as it has developed in the European academy, combined with a dialogue with another set of literature, found notably in the American academy, inspired by institutionalist and rational choice school, interested in electoral competition. This foundation will enable a theoretical and analytical vision different from the traditional literature about electoral volatility in Brazil. I propose an empirical change of focus, from the analysis of legislative elections, as it was common in brazilian studies, to an executive-centered analysis. I argue that executive-centered studies enable a more accurate view of volatility and party system, since executive disputes are more importante both for parties and voters. The empirical object of this work are the election results of the state of São Paulo, in Executive elections, President, Governor and Mayor of capital, from 1982 to 2008, focusing on the post-94 period. My hypothesis is that electoral volatility, as measured by the Pedersen index, is largely caused by political parties strategies and decisions of who should and who should not be its candidates. Thus electoral volatility should not necessarily be caused by the weaknesses of brazilian party system or unstable behavior and preferences of voters. Obviously, there are changes in preferences, but I try to show that in São Paulo, parties had well defined constituencies.

O presente trabalho tem como objetivo analisar a volatilidade dos mercados de renda fixa e renda variável no Brasil, no período de março de 1986 até fevereiro de 2006, por meio do CDI (Certificado de Depósito Interfinanceiro) e IRF-M (Índice de Renda Fixa de Mercado), como indicadores do mercado de renda fixa, e o IBOVESPA (Índice da BOVESPA), como indicador de renda variável. Por meio da comparação da volatilidade destes ativos é possível observar se há coincidência temporal entre os dois mercados, em relação aos picos de volatilidade devido, principalmente, a influência de variáveis macroeconômicas. Tal análise é importante para que os gestores de portfólios, que tomam decisões de como alocar os investimentos, conheçam o histórico e o corrente relacionamento entre as volatilidades dos dois mercados. As volatilidades do mercado de renda fixa e do mercado de renda variável foram calculadas por meio do desvio padrão anual dos retornos mensais e por meio de um modelo GARCH(1,1). Os resultados mostram que, no Brasil, durante o período analisado, os dois mercados apresentaram: períodos coincidentes de picos de volatilidade, grande mudança no padrão comportamental das volatilidades após a implantação do Plano Real e pouca estabilidade na relação entre as volatilidades. / This work aims to study the volatility of the fixed income market and the stock market in Brazil, from March 1986 to February 2006, through CDI (Interbank Interest Rate), IRF-M (Fixed Income Index), as a fixed income market indicators, and IBOVESPA (BOVESPA index), as a stock market indicator. Through the comparison of the volatility of these assets it is possible to observe if there is time frame coincidence between the two markets, in relation to the peaks of volatility due to, mainly the influence of macroeconomics variables. Such analysis is important so that portfolio managers, responsible for decisions such investments allocation, know the history and the actual relationship between the markets volatility. Such analysis is important so that portfolio managers, responsible for decisions such investments allocation, know the history and the actual relationship between the markets volatility. Those fixed income market and stock markets volatilities were calculated through the annual standard deviation of the monthly returns and from a GARCH(1,1) model. The results show that, in Brazil, during the studied period, both markets presents: coincident volatility peaks periods, high change in the behavioral pattern of volatility after the deployment of the Plano Real and little stability in the relationship between the volatility.