This dissertation consists of three related chapters that study financial market volatility, jumps and the economic factors behind them. Each of the chapters analyzes a different aspect of this problem. The first chapter examines tests for jumps based on recent asymptotic results. Monte Carlo evidence suggests that the daily ratio z-statistic has appropriate size, good power, and good jump detection capabilities revealed by the confusion matrix comprised of jump classification probabilities. Theoretical and Monte Carlo analysis indicate that microstructure noise biases the tests against detecting jumps, and that a simple lagging strategy corrects the bias. Empirical work documents evidence for jumps that account for seven percent of stock market price variance. Building on realized variance and bi-power variation measures constructed from high-frequency financial prices, the second chapter proposes a simple reduced form framework for modelling and forecasting daily return volatility. The chapter first decomposes the total daily return variance into three components, and proposes different models for the different variance components: an approximate long-memory HAR-GARCH model for the daytime continuous variance, an ACH model for the jump occurrence hazard rate, a log-linear structure for the conditional jump size, and an augmented GARCH model for the overnight variance. Then the chapter combines the different models to generate an overall forecasting framework, which improves the volatility forecasts for the daily, weekly and monthly horizons. The third chapter studies the economic factors that generate financial market volatility and jumps. It extends the recent literature by separating market responses into continuous variance and discontinuous jumps, and differentiating the market’s disagreement and uncertainty. The chapter finds that there are more large jumps on news days than on no-news days, with the fixed-income market being more responsive than the equity market, and non-farm payroll employment being the most influential news. Surprises in forecasts impact volatility and jumps in the fixed-income market more than the equity market, while disagreement and uncertainty influence both markets with different effects on volatility and jumps. JEL classification: C1, C2, C5, C51, C52, F3, F4, G1, G14 / Dissertation

Abstract Title: Last Exit? A Study of Prison Sentenced Recidivists’ Subsequently Choice to Make Use of Criminals Return Into Society (KRIS) as a Resource in Order to Terminate the Criminal Lifestyle  Author: Jimmy Karlsson  A point of departure for this essay is my and my co-author’s bachelor thesis The Refuse to Walk More Yards Prison Corridor.   The purpose of the present essay is to illuminate in which conditions the organization KRIS (Criminals Return Into Society) develops from being directly or indirectly realizable to being a realized resource for recidivists who have served several prison sentences. The theoretical basis is Caroline Tovatt’s concepts potential, realizable and realized resources combined with Pierre Bourdieu’s capital metaphors and Mark S. Granovetter’s concept of strong and weak ties. To illustrate the process that led the interviewees (which I have interviewed from a life story perspective) to the realization of KRIS as a resource and ultimately the ending of the criminal lifestyle, I have used Helen Rose Fuchs Ebaughs stage theory of the role exit process.   The results indicate that recidivists’ choice to realize the resource KRIS has been occasioned by a specific composition of necessary components and a social capital. The necessary components are represented by negative life experiences which via a transformation in three stages have resulted in making KRIS available as a resource for the interviewees. The social capital in turn, which has to interact with the necessary components, is represented by weak and negative ties subsequently remodeled into positive ones. These ties have paved the way for the interviewees to access the organization. To finally fulfill the role exit process the interviewees have to possess or acquire an embodied cultural capital which allows them to differentiate and maintain all aspects linked to the previous and the current role, both to themselves and also to other individuals.

A volatilidade implícita é um importante tema no campo das Finanças. Do ponto de vista acadêmico, é crescente o número de pesquisas sobre o conteúdo informacional embutido no preço dos ativos. Na visão do mercado, a volatilidade implícita pode ser negociada diretamente no mercado de derivativos como um ativo, permitindo o seu emprego para diversificação de riscos em carteiras de investimentos. No entanto, o mercado brasileiro carece de um índice de volatilidade oficial e os estudos sobre o tema no Brasil são bastante limitados, sendo urgente a proposta de métodos de obtenção deste índice coerentes com o cenário de liquidez. Assim, essa pesquisa tem como objetivo analisar o conteúdo informacional da volatilidade implícita no Brasil. Para isso foi necessário estimar um índice de volatilidade implícita para o mercado brasileiro (“VIX Brasil”), investigar o impacto da liquidez na volatilidade implícita, analisar a capacidade preditiva da volatilidade implícita em relação à volatilidade realizada futura e verificar a sua eficiência na emissão de sinais de proximidade de eventos de stress. Foram utilizados dados diários sobre o mercado de opções sobre índice de 2002 a 2013. Os principais resultados sugerem que a liquidez das opções afeta a variabilidade da volatilidade implícita ao longo do tempo. Em relação ao conteúdo informacional da volatilidade implícita no Brasil, obteve-se indícios de que (i) há significativa relação com o retorno da bolsa, sendo esta uma relação assimétrica e concentrada nos extremos da distribuição; (ii) a volatilidade implícita brasileira possui informações sobre volatilidade futura realizada além daquela contida na volatilidade histórica, porém é um estimador viesado e ineficiente; (iii) o “VIX Brasil” possui capacidade sinalizadora da proximidade de eventos de stress, em especial quando utiliza-se o limiar de 10% sobre a sua média móvel de 90 dias como abordagem de emissão de sinal. / The Implied volatility is an important topic of research in Finance. From the academics point of view, there is a growing interest in the information embedded in asset prices. From the practitioners view, the implied volatility can be directly traded in the derivatives market as an asset, being a tool for risk diversification in investment portfolios. However, the Brazilian capital market lacks an official volatility index and studies on the subject in Brazil are very limited. Hence, models for volatilities indexes consistent with the liquidity scenario of the Brazilian market are an urgent issue. Thus, this research aims to analyse the information content of implied volatility in Brazil. For achieving this goal, it was necessary to estimate an implied volatility index for the Brazilian market ("VIX Brazil"), to investigate the impact of liquidity in implied volatility, to analyse the predictive power of implied volatility for the future realized volatility and to check its efficiency for issuing early warning signals (EWS) of stress events. Daily data on the options market index over 2002 to 2013 were used. The main results suggest that the liquidity of options affects the variability of implied volatility over time. Regarding the information content of implied volatility in Brazil, evidence was obtained that (i) there is significant relationship with the market return, which is an asymmetric relationship and concentrated at the tails of the probability distribution; (ii) the Brazilian implied volatility has information about the future realized volatility than that contained in the historical volatility, but it´s a biased and inefficient estimator; (iii) the "VIX Brazil" has signalling power concerning the proximity of stress events, especially when it is used the 10% threshold on its moving average 90 days as signal emission approach.

Neste trabalho realizamos um amplo estudo de simulação com o objetivo principal de avaliar o desempenho de carteiras de mínima variância global construídas com base em modelos de previsão da volatilidade que utilizam dados de alta frequência (em comparação a dados diários). O estudo é baseado em um abrangente conjunto de dados financeiros, compreendendo 41 ações listadas na BM&FBOVESPA entre 2009 e 2017. Nós avaliamos modelos de previsão de volatilidade que são inspirados na literatura ARCH, mas que também incluem medidas realizadas. Eles são os modelos GARCH-X, HEAVY e Realized GARCH. Seu desempenho é comparado com o de carteiras construídas com base na matriz de covariância amostral, métodos de encolhimento e DCC-GARCH, bem como com a carteira igualmente ponderada e o índice Ibovespa. Uma vez que a natureza do trabalho é multivariada, e a fim de possibilitar a estimação de matrizes de covariância de grandes dimensões, recorremos à especificação DCC. Utilizamos três frequências de rebalanceamento (diária, semanal e mensal) e quatro conjuntos diferentes de restrições sobre os pesos das carteiras. A avaliação de desempenho baseia-se em medidas econômicas tais como retornos anualizados, volatilidade anualizada, razão de Sharpe, máximo drawdown, Valor em Risco, Valor em Risco condicional e turnover. Como conclusão, para o nosso conjunto de dados o uso de retornos intradiários (amostrados a cada 5 e 10 minutos) não melhora o desempenho das carteiras de mínima variância global. / In this work we perform an extensive backtesting study targeting as a main goal to assess the performance of global minimum variance (GMV) portfolios built on volatility forecasting models that make use of high frequency (compared to daily) data. The study is based on a broad intradaily financial dataset comprising 41 assets listed on the BM&FBOVESPA from 2009 to 2017. We evaluate volatility forecasting models that are inspired by the ARCH literature, but also include realized measures. They are the GARCH-X, the High-Frequency Based Volatility (HEAVY) and the Realized GARCH models. Their perfomances are benchmarked against portfolios built on the sample covariance matrix, covariance matrix shrinkage methods, DCC-GARCH as well as the naive (equally weighted) portfolio and the Ibovespa index. Since the nature of this work is multivariate and in order to make possible the estimation of large covariance matrices, we resort to the Dynamic Conditional Correlation (DCC) specification. We use three different rebalancing schemes (daily, weekly and monthly) and four different sets of constraints on portfolio weights. The performance assessment relies on economic measures such as annualized portfolio returns, annualized volatility, Sharpe ratio, maximum drawdown, Value at Risk, Expected Shortfall and turnover. We also account for transaction costs. As a conclusion, for our dataset the use of intradaily returns (sampled every 5 and 10 minutes) does not enhance the performance of GMV portfolios.

A volatilidade implícita é um importante tema no campo das Finanças. Do ponto de vista acadêmico, é crescente o número de pesquisas sobre o conteúdo informacional embutido no preço dos ativos. Na visão do mercado, a volatilidade implícita pode ser negociada diretamente no mercado de derivativos como um ativo, permitindo o seu emprego para diversificação de riscos em carteiras de investimentos. No entanto, o mercado brasileiro carece de um índice de volatilidade oficial e os estudos sobre o tema no Brasil são bastante limitados, sendo urgente a proposta de métodos de obtenção deste índice coerentes com o cenário de liquidez. Assim, essa pesquisa tem como objetivo analisar o conteúdo informacional da volatilidade implícita no Brasil. Para isso foi necessário estimar um índice de volatilidade implícita para o mercado brasileiro (“VIX Brasil”), investigar o impacto da liquidez na volatilidade implícita, analisar a capacidade preditiva da volatilidade implícita em relação à volatilidade realizada futura e verificar a sua eficiência na emissão de sinais de proximidade de eventos de stress. Foram utilizados dados diários sobre o mercado de opções sobre índice de 2002 a 2013. Os principais resultados sugerem que a liquidez das opções afeta a variabilidade da volatilidade implícita ao longo do tempo. Em relação ao conteúdo informacional da volatilidade implícita no Brasil, obteve-se indícios de que (i) há significativa relação com o retorno da bolsa, sendo esta uma relação assimétrica e concentrada nos extremos da distribuição; (ii) a volatilidade implícita brasileira possui informações sobre volatilidade futura realizada além daquela contida na volatilidade histórica, porém é um estimador viesado e ineficiente; (iii) o “VIX Brasil” possui capacidade sinalizadora da proximidade de eventos de stress, em especial quando utiliza-se o limiar de 10% sobre a sua média móvel de 90 dias como abordagem de emissão de sinal. / The Implied volatility is an important topic of research in Finance. From the academics point of view, there is a growing interest in the information embedded in asset prices. From the practitioners view, the implied volatility can be directly traded in the derivatives market as an asset, being a tool for risk diversification in investment portfolios. However, the Brazilian capital market lacks an official volatility index and studies on the subject in Brazil are very limited. Hence, models for volatilities indexes consistent with the liquidity scenario of the Brazilian market are an urgent issue. Thus, this research aims to analyse the information content of implied volatility in Brazil. For achieving this goal, it was necessary to estimate an implied volatility index for the Brazilian market ("VIX Brazil"), to investigate the impact of liquidity in implied volatility, to analyse the predictive power of implied volatility for the future realized volatility and to check its efficiency for issuing early warning signals (EWS) of stress events. Daily data on the options market index over 2002 to 2013 were used. The main results suggest that the liquidity of options affects the variability of implied volatility over time. Regarding the information content of implied volatility in Brazil, evidence was obtained that (i) there is significant relationship with the market return, which is an asymmetric relationship and concentrated at the tails of the probability distribution; (ii) the Brazilian implied volatility has information about the future realized volatility than that contained in the historical volatility, but it´s a biased and inefficient estimator; (iii) the "VIX Brazil" has signalling power concerning the proximity of stress events, especially when it is used the 10% threshold on its moving average 90 days as signal emission approach.

Spectral tools in econometrics have lately experienced a renewed surge in interest. This dissertation contributes to this literature by providing conceptually different spectral-based methods and their applications to problems of modern economics. In the first part, we take a spectral decomposition of realized volatility and construct a multivariate GARCH style model that we fit by standard quasi-maximum likelihood and generalized autoregressive score procedures. We build our model on a belief that market agents obtain information in various time horizons and therefore form their expectations in various informational horizons. This behavior creates an overall volatility process that is a mixture of spectrum specific processes. We then apply the model to the currency markets, namely GBP, CHF, and EUR. With the help of the model confidence set test we show that the multi-scale model and the generalized autoregressive score based models produce forecasts that are in most cases superior to the competing models. Moreover, we find that most of the information for future volatility comes from the high frequency part of the spectra representing the very short investment horizons. In the second part, we provide a spectral decomposition of a system multivariate connectedness measure based on Diebold and Yilmaz...

Neste trabalho realizamos um amplo estudo de simulação com o objetivo principal de avaliar o desempenho de carteiras de mínima variância global construídas com base em modelos de previsão da volatilidade que utilizam dados de alta frequência (em comparação a dados diários). O estudo é baseado em um abrangente conjunto de dados financeiros, compreendendo 41 ações listadas na BM&FBOVESPA entre 2009 e 2017. Nós avaliamos modelos de previsão de volatilidade que são inspirados na literatura ARCH, mas que também incluem medidas realizadas. Eles são os modelos GARCH-X, HEAVY e Realized GARCH. Seu desempenho é comparado com o de carteiras construídas com base na matriz de covariância amostral, métodos de encolhimento e DCC-GARCH, bem como com a carteira igualmente ponderada e o índice Ibovespa. Uma vez que a natureza do trabalho é multivariada, e a fim de possibilitar a estimação de matrizes de covariância de grandes dimensões, recorremos à especificação DCC. Utilizamos três frequências de rebalanceamento (diária, semanal e mensal) e quatro conjuntos diferentes de restrições sobre os pesos das carteiras. A avaliação de desempenho baseia-se em medidas econômicas tais como retornos anualizados, volatilidade anualizada, razão de Sharpe, máximo drawdown, Valor em Risco, Valor em Risco condicional e turnover. Como conclusão, para o nosso conjunto de dados o uso de retornos intradiários (amostrados a cada 5 e 10 minutos) não melhora o desempenho das carteiras de mínima variância global. / In this work we perform an extensive backtesting study targeting as a main goal to assess the performance of global minimum variance (GMV) portfolios built on volatility forecasting models that make use of high frequency (compared to daily) data. The study is based on a broad intradaily financial dataset comprising 41 assets listed on the BM&FBOVESPA from 2009 to 2017. We evaluate volatility forecasting models that are inspired by the ARCH literature, but also include realized measures. They are the GARCH-X, the High-Frequency Based Volatility (HEAVY) and the Realized GARCH models. Their perfomances are benchmarked against portfolios built on the sample covariance matrix, covariance matrix shrinkage methods, DCC-GARCH as well as the naive (equally weighted) portfolio and the Ibovespa index. Since the nature of this work is multivariate and in order to make possible the estimation of large covariance matrices, we resort to the Dynamic Conditional Correlation (DCC) specification. We use three different rebalancing schemes (daily, weekly and monthly) and four different sets of constraints on portfolio weights. The performance assessment relies on economic measures such as annualized portfolio returns, annualized volatility, Sharpe ratio, maximum drawdown, Value at Risk, Expected Shortfall and turnover. We also account for transaction costs. As a conclusion, for our dataset the use of intradaily returns (sampled every 5 and 10 minutes) does not enhance the performance of GMV portfolios.

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.

A volatilidade implícita é um importante tema no campo das Finanças. Do ponto de vista acadêmico, é crescente o número de pesquisas sobre o conteúdo informacional embutido no preço dos ativos. Na visão do mercado, a volatilidade implícita pode ser negociada diretamente no mercado de derivativos como um ativo, permitindo o seu emprego para diversificação de riscos em carteiras de investimentos. No entanto, o mercado brasileiro carece de um índice de volatilidade oficial e os estudos sobre o tema no Brasil são bastante limitados, sendo urgente a proposta de métodos de obtenção deste índice coerentes com o cenário de liquidez. Assim, essa pesquisa tem como objetivo analisar o conteúdo informacional da volatilidade implícita no Brasil. Para isso foi necessário estimar um índice de volatilidade implícita para o mercado brasileiro (“VIX Brasil”), investigar o impacto da liquidez na volatilidade implícita, analisar a capacidade preditiva da volatilidade implícita em relação à volatilidade realizada futura e verificar a sua eficiência na emissão de sinais de proximidade de eventos de stress. Foram utilizados dados diários sobre o mercado de opções sobre índice de 2002 a 2013. Os principais resultados sugerem que a liquidez das opções afeta a variabilidade da volatilidade implícita ao longo do tempo. Em relação ao conteúdo informacional da volatilidade implícita no Brasil, obteve-se indícios de que (i) há significativa relação com o retorno da bolsa, sendo esta uma relação assimétrica e concentrada nos extremos da distribuição; (ii) a volatilidade implícita brasileira possui informações sobre volatilidade futura realizada além daquela contida na volatilidade histórica, porém é um estimador viesado e ineficiente; (iii) o “VIX Brasil” possui capacidade sinalizadora da proximidade de eventos de stress, em especial quando utiliza-se o limiar de 10% sobre a sua média móvel de 90 dias como abordagem de emissão de sinal. / The Implied volatility is an important topic of research in Finance. From the academics point of view, there is a growing interest in the information embedded in asset prices. From the practitioners view, the implied volatility can be directly traded in the derivatives market as an asset, being a tool for risk diversification in investment portfolios. However, the Brazilian capital market lacks an official volatility index and studies on the subject in Brazil are very limited. Hence, models for volatilities indexes consistent with the liquidity scenario of the Brazilian market are an urgent issue. Thus, this research aims to analyse the information content of implied volatility in Brazil. For achieving this goal, it was necessary to estimate an implied volatility index for the Brazilian market ("VIX Brazil"), to investigate the impact of liquidity in implied volatility, to analyse the predictive power of implied volatility for the future realized volatility and to check its efficiency for issuing early warning signals (EWS) of stress events. Daily data on the options market index over 2002 to 2013 were used. The main results suggest that the liquidity of options affects the variability of implied volatility over time. Regarding the information content of implied volatility in Brazil, evidence was obtained that (i) there is significant relationship with the market return, which is an asymmetric relationship and concentrated at the tails of the probability distribution; (ii) the Brazilian implied volatility has information about the future realized volatility than that contained in the historical volatility, but it´s a biased and inefficient estimator; (iii) the "VIX Brazil" has signalling power concerning the proximity of stress events, especially when it is used the 10% threshold on its moving average 90 days as signal emission approach.