This thesis will investigate if adding an exogenous variable (implied volatility) to the variance equation will increase the performance for the GARCH(1,1) and EGARCH(1,1) models based on the OMXS30 index. These models are also compared with the implied volatility itself as a forecasting/modeling method. To evaluate the models the realized variance will be used as an unbiased estimator of the conditional variance. The findings suggest that adding implied volatility to the variance equation increase the overall performance.

[pt] O principal objetivo desta dissertação é comparar o desempenho de modelos lineares e não-lineares de previsão de retornos de 23 ativos do mercado acionário americano. Propõe-se o modelo STAR-Tree Heterocedástico, que faz uso da metodologia do STAR-Tree (Smooth Transition AutoRegression Tree) aplicada a séries temporais heterocedásticas. Com a disponibilidade de dados de retorno e da volatilidade realizada de ações intra-diários, as séries de retornos são transformadas através da divisão de cada retorno pela sua volatilidade realizada. A série transformada apresenta variância constante. O modelo é uma combinação da metodologia STAR (Smooth Transition AutoRegression) e do algoritmo CART (Classification and Regression Tree). O modelo resultante pode ser interpretado como uma regressão de múltiplos regimes com transição suave. A especificação do modelo é feita através de testes de Multiplicadores de Lagrange, que indicam o nó a ser dividido e a variável de transição correspondente. Os modelos de comparação usados são o modelo Média, o método Naive, modelos lineares ARX e Redes Neurais. As previsões dos modelos foram avaliadas através de medidas estatísticas e financeiras. Os resultados financeiros baseam-se em uma regra de negociação automática que informa o momento de comprar e vender cada ativo. O modelo STAR-Tree Heterocedástico teve resultados estatísticos equivalentes aos dos outros modelos, porém apresentou um desempenho financeiro superior para a maioria das séries. A volatilidade realizada também foi estimada usando a metodologia STAR-Tree, e sua previsão foi utilizada para fazer uma análise de alavancagem financeira. / [en] The main goal of this dissertation is to compare the performance of linear and nonlinear models to forecast 23 assets of the American Stocks Market. The Heteroscedastic STAR-Tree Model is proposed using the STAR- Tree (Smooth Transition AutoRegression Tree) methodology applied to heteroscedastic time series. As assets returns and realized volatility intraday data are available, the returns series are transformed by dividing each return by its realized volatility, which gives homocedastic series. The model is a combination of the STAR (Smooth Transition AutoRegression) methodology and the CART (Classification and Regression Tree) algorithm. The resulting model can be interpreted as a smooth transition multiple regime regression. The model specification is done by Lagrange Multiplier tests that indicate the node to be split and the corresponding transition variable. The comparison models used are the Mean model, Naive method, ARX linear models and Neural Networks. The forecasting models were evaluated through statistical and financial measures. The financial results are based on an automatic trading rule that signals buy and hold moments in each stock. The Heteroscedastic STAR-Tree Model statistical performance was equivalent to the other models, however its financial performance was superior for most of the series. The STAR-Tree methodology was also applied for forecasting the realized volatility, and the forecasts were used in financial leverage analysis.

[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.

Este trabalho tem por objetivo analisar o potencial de desenvolvimento do contrato futuro de soja no Brasil, por meio da atração de hedgers brasileiros e argentinos. Para tanto, faz-se necessário conhecer os padrões das conexões dos preços entre as regiões analisadas. Nesse sentido, o Capítulo 2 investigou a integração espacial do mercado físico de soja no Brasil (região de Sorriso, no Mato Grosso) e na Argentina (região de Rosário, na província de Santa Fé) e comparou ao grau de integração com os Estados Unidos. Foram empregados modelos autorregressivos com threshold (TAR e M-TAR) e modelos vetoriais de correção de erros, lineares e com threshold (VECM e TVECM), visando captar os efeitos dos custos de transação sobre a integração espacial entre essas regiões. Os resultados apontaram que o mercado de soja brasileiro, argentino e norte-americano são integrados, mesmo considerando-se os efeitos dos custos de transação sobre as decisões de arbitragem espacial. Consequentemente, os preços da soja no mercado internacional tendem a refletir o comportamento dos principais países produtores. Apesar disso, o tempo de transmissão de choques de preços mostrou-se, em geral, menor entre Brasil e Argentina, refletindo a proximidade geográfica. Apontou-se também o comportamento assimétrico da transmissão desses choques, uma vez que choques positivos sobre a relação de longo prazo tendem a ser mais persistentes que os negativos. Se o contrato futuro reflete o comportamento de preços de um único mercado físico integrado, deve-se então esperar que o risco de base seja menor para este mercado e, portanto, que a eficiência do hedge seja maior. No Capítulo 3, o objetivo se constituiu em verificar se há maior eficiência no hedge realizado com os contratos com vencimento em março na CME em relação à BM&FBOVESPA, considerando-se as relações de longo prazo entre os preços à vista e futuros, bem como a dinâmica na estrutura de covariâncias condicionais, por meio de modelos de correção de erros (VECM) e modelos de heterocedasticidade condicional generalizados com correlação condicional dinâmica (DCC-GARCH). Os resultados mostraram que, em geral, a introdução da dinâmica nos segundos momentos das distribuições dos erros tende a aumentar a eficiência da estratégia de hedge. Além disso, foi observado que os produtores de Sorriso tendem a obter melhores condições de hedge na CME, embora haja redução da variância ao se operar na BM&FBOVESPA. Por outro lado, a eficiência do hedge para os produtores de Rosário foi significativamente maior na BM&FBOVESPA do que na CME, o que indica o mercado potencial de hedgers argentinos para negociar o contrato futuro de soja local no Brasil. / This work aims to analyze the potential for development of soybean futures contract in Brazil, through the attraction of Brazil and Argentina hedgers. Therefore, it is necessary to know the patterns of price connections between these regions. Chapter 2 investigated the spatial integration of the spot market for soybeans in Brazil (Sorriso in Mato Grosso State) and Argentina (Rosario in Santa Fe Province) and compared the degree of integration with the United States. They were employed autoregressive models with threshold (TAR and M-TAR) and vector error correction models, linear and threshold (VECM and TVECM), to capture the effects of transaction costs on the spatial integration of these regions. The results indicate that the soybeans market in Brazil, Argentina and United States are integrated, even considering the effects of transaction costs on the spatial arbitration decisions. Consequently, soybean prices in the international market tend to reflect the behavior of the main producing countries. Nevertheless, the timing of the price shocks transmission proved to be generally lower between Argentina and Brazil, reflecting the geographical proximity. It was pointed out also the asymmetric behavior of the shocks transmissions, since positive shocks on the long-term relationships tend to be more persistent than the negatives. If the futures contract reflects the behavior of prices from a single integrated physical market, one should then expect lower basis risk and therefore greater hedge efficiency. In Chapter 3, the goal was check for greater hedging efficiency using March contracts in CME compared to BM&FBOVESPA, considering the long-term relationships between spot prices and futures, as well as the dynamics in the structure of conditional covariance, using error correction model (ECM) and models of conditional heteroscedasticity widespread with dynamic conditional correlation (DCC-GARCH). The results showed that, in general, the introduction of the dynamic second moments of distributions of errors tends to increase the hedging efficiency. Moreover, Sorriso producers tend to get better hedge conditions in CME, although there is variance reduction when operating at BM&FBOVESPA. On the other hand, the hedge efficiency for Rosario producers was significantly higher on the BM&FBOVESPA than in CME, which indicates the potential market of Argentine hedgers to trade the futures contract local soybeans in Brazil.

No description available.

This thesis, which consists of four chapters, focuses on three topics: discriminating between stationary and nonstationary time series, testing the constancy of the error covariance matrix of a vector model, and estimating density functions over bounded domains using kernel techniques. In Chapter 1, “Testing the unit root hypothesis against the logistic smooth transition autoregressive model”, and Chapter 2, “A nonlinear alternative to the unit root hypothesis”, the joint hypothesis of unit root and linearity allows one to distinguish between random walk processes, with or without drift, and stationary nonlinear processes of the smooth transition autoregressive type. This is important in applications because steps taken in modelling a time series are likely to be drastically different depending on whether or not the unit root hypothesis is rejected. In Chapter 1 the nonlinearity is based on the logistic function, while Chapter 2 considers the second-order logistic function. Monte Carlo simulations show that the proposed tests have about the same or higher power than the standard Dickey-Fuller unit root tests when the alternative exhibits nonlinear behavior. In Chapter 1 the tests are applied to the seasonally adjusted U.S. monthly unemployment rate, giving support to the hypothesis that the unemployment rate series follows a smooth transition autoregressive model rather than a random walk. Chapter 2 considers testing the so called purchasing power parity (PPP) hypothesis. The test results complement earlier studies, giving support to the PPP hypothesis for 44 out of 120 real exchange rates considered. Chapter 3. “Testing the constancy of the error covariance matrix in vector models”Estimating the parameters of an econometric model is necessary for any use of the model, be it forecasting or policy evaluation. Finding out thereafter whether or not the model appears to satisfy the assumptions under which it was estimated should be an integral part of a normal modelling exercise. This chapter includes the derivation of a Lagrange Multiplier test of the null hypothesis of constant variance in vector models when testing against three specific parametric alternatives. The Monte Carlo simulations show that the test has good size properties, very good power against a correctly specified alternative, but low or only up to moderate power in cases for a misspecified alternative hypothesis. Chapter 4. “ Estimating confidence regions over bounded domains”Nonparametric density estimation by kernel techniques is a standard statistical tool in the estimation of a density function in situations where its parametric form is assumed to be unknown. In many cases, the data set over which the density is to be estimated exhibits linear, or nonlinear, dependence. A solution to this problem is to apply a one-to-one transformation to the considered data set in such a way that the dependence in the data vanishes, but too often such a unique transformation does not exist. This chapter proposes a method for estimating confidence regions over bounded domains when no one-to-one transformation of the considered data exists, or if the existence of such a transformation is difficult to verify. The method, simple kernel estimation over a nonlinear grid, is illustrated by applying it to three data sets generated from the GARCH(1,1) model. The resulting confidence regions cover a reasonable area of the definition space, and are well aligned with the corresponding data sets. / Diss. Stockholm : Handelshögsk., 2003

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Este trabalho tem por objetivo analisar o potencial de desenvolvimento do contrato futuro de soja no Brasil, por meio da atração de hedgers brasileiros e argentinos. Para tanto, faz-se necessário conhecer os padrões das conexões dos preços entre as regiões analisadas. Nesse sentido, o Capítulo 2 investigou a integração espacial do mercado físico de soja no Brasil (região de Sorriso, no Mato Grosso) e na Argentina (região de Rosário, na província de Santa Fé) e comparou ao grau de integração com os Estados Unidos. Foram empregados modelos autorregressivos com threshold (TAR e M-TAR) e modelos vetoriais de correção de erros, lineares e com threshold (VECM e TVECM), visando captar os efeitos dos custos de transação sobre a integração espacial entre essas regiões. Os resultados apontaram que o mercado de soja brasileiro, argentino e norte-americano são integrados, mesmo considerando-se os efeitos dos custos de transação sobre as decisões de arbitragem espacial. Consequentemente, os preços da soja no mercado internacional tendem a refletir o comportamento dos principais países produtores. Apesar disso, o tempo de transmissão de choques de preços mostrou-se, em geral, menor entre Brasil e Argentina, refletindo a proximidade geográfica. Apontou-se também o comportamento assimétrico da transmissão desses choques, uma vez que choques positivos sobre a relação de longo prazo tendem a ser mais persistentes que os negativos. Se o contrato futuro reflete o comportamento de preços de um único mercado físico integrado, deve-se então esperar que o risco de base seja menor para este mercado e, portanto, que a eficiência do hedge seja maior. No Capítulo 3, o objetivo se constituiu em verificar se há maior eficiência no hedge realizado com os contratos com vencimento em março na CME em relação à BM&FBOVESPA, considerando-se as relações de longo prazo entre os preços à vista e futuros, bem como a dinâmica na estrutura de covariâncias condicionais, por meio de modelos de correção de erros (VECM) e modelos de heterocedasticidade condicional generalizados com correlação condicional dinâmica (DCC-GARCH). Os resultados mostraram que, em geral, a introdução da dinâmica nos segundos momentos das distribuições dos erros tende a aumentar a eficiência da estratégia de hedge. Além disso, foi observado que os produtores de Sorriso tendem a obter melhores condições de hedge na CME, embora haja redução da variância ao se operar na BM&FBOVESPA. Por outro lado, a eficiência do hedge para os produtores de Rosário foi significativamente maior na BM&FBOVESPA do que na CME, o que indica o mercado potencial de hedgers argentinos para negociar o contrato futuro de soja local no Brasil. / This work aims to analyze the potential for development of soybean futures contract in Brazil, through the attraction of Brazil and Argentina hedgers. Therefore, it is necessary to know the patterns of price connections between these regions. Chapter 2 investigated the spatial integration of the spot market for soybeans in Brazil (Sorriso in Mato Grosso State) and Argentina (Rosario in Santa Fe Province) and compared the degree of integration with the United States. They were employed autoregressive models with threshold (TAR and M-TAR) and vector error correction models, linear and threshold (VECM and TVECM), to capture the effects of transaction costs on the spatial integration of these regions. The results indicate that the soybeans market in Brazil, Argentina and United States are integrated, even considering the effects of transaction costs on the spatial arbitration decisions. Consequently, soybean prices in the international market tend to reflect the behavior of the main producing countries. Nevertheless, the timing of the price shocks transmission proved to be generally lower between Argentina and Brazil, reflecting the geographical proximity. It was pointed out also the asymmetric behavior of the shocks transmissions, since positive shocks on the long-term relationships tend to be more persistent than the negatives. If the futures contract reflects the behavior of prices from a single integrated physical market, one should then expect lower basis risk and therefore greater hedge efficiency. In Chapter 3, the goal was check for greater hedging efficiency using March contracts in CME compared to BM&FBOVESPA, considering the long-term relationships between spot prices and futures, as well as the dynamics in the structure of conditional covariance, using error correction model (ECM) and models of conditional heteroscedasticity widespread with dynamic conditional correlation (DCC-GARCH). The results showed that, in general, the introduction of the dynamic second moments of distributions of errors tends to increase the hedging efficiency. Moreover, Sorriso producers tend to get better hedge conditions in CME, although there is variance reduction when operating at BM&FBOVESPA. On the other hand, the hedge efficiency for Rosario producers was significantly higher on the BM&FBOVESPA than in CME, which indicates the potential market of Argentine hedgers to trade the futures contract local soybeans in Brazil.

Orientador: Euclides Braga Malheiros / Banca: Nilva Kazue Sakomura / Banca: Antonio Carlos de Laurentiz / Resumo: Este trabalho avaliou a influência da heterocedasticidade e dos níveis nutricionais (número e posição) utilizados em ensaios dose-resposta, na estimativa do nível-ótimo e no ajuste dos modelos, além de verificar o quão informativas são as estatísticas utilizadas para avaliar a precisão do ajuste (R², R² ajustado, CV e SQD). Utilizaram-se dados dos experimentos realizados por Nascimento et al. (2007) e Siqueira (2009) e dados simulados. Constatou-se que, quando os níveis estiveram distribuídos próximos do verdadeiro requerimento, os modelos com platô proporcionaram resultados mais confiáveis. Já os modelos quadrático e exponencial se mostraram mais adequados para situações no qual os níveis estão mais dispersos em relação ao verdadeiro requerimento. A heterocedasticidade não interferiu na estimativa do nível-ótimo, porém influenciou no ajuste dos modelos e proporcionou pequenas mudanças nos parâmetros das equações obtidas. O coeficiente de determinação (ajustado e não ajustado) foi diretamente influenciado pela definição do nível mais próximo do ótimo e dos níveis extremos, enquanto que, o coeficiente de variação e a soma dos quadrados dos desvios, pelos níveis iniciais e pelo nível próximo do ótimo. A soma dos quadrados dos desvios demonstrou ser mais sensível, pois seu valor apresentou pequenas variações entre os modelos nas diferentes situações, que as outras estatísticas não detectaram. Ressalta-se a importância de se estabelecer corretamente o intervalo dos níveis estudados para que a dispersão dos valores do nível-ótimo estimado seja minimizada e que o ajuste seja satisfatório, independente do modelo utilizado / Abstract: This work evaluated the influence of heteroskedasticity and the nutritional levels (number and position) used in dose-response trials to estimating the optimal-level and the adjustment of the models, also check how informative are the statistics used to evaluate the accuracy of fit (R ², R ² adjusted, CV and SQD). The data used in this experiment are from Nascimento et al. (2007) and' Siqueira (2009) trials and simulated data. It was found that when levels were distributed close to the real requirement, the models with plateau have provided more reliable results. Since the quadratic and exponential models were more suitable for situations in which the levels are more dispersed about the real requirement. The heteroskedasticity did not affect the estimate of the level-optimal, but influenced the adjustment of the models and provided small changes in the parameters of the equations obtained. The coefficient of determination (adjusted and unadjusted) was directly influenced by the definition of the level closest to the optimum and extreme levels, while the coefficient of variation and the sum of squares of deviations were influenced by the initial levels and the level close to the optimum. The sum of squares of deviations was more sensitive, because its value showed small variations between models in different situations that the other statistics did not detect. Emphasized the importance to precisely define the range of levels studied to the dispersion of the obtained optimal-level is minimized and the fit is satisfactory regardless of the model / Mestre

The aim of this master thesis is to introduce models belonging to ARCH(∞) representation where a time series volatility is modelled as a linear function of squared residuals. Specifically, the thesis deals with models IGARCH, FIGARCH and HYGARCH that are used to analyse, model and predict a development of financial time series. Definition and graphical illustration of individual models together with their application on real data, is supplemented by a simulation study of first-order FIGARCH model.