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[en] ASYMMETRIC EFFECTS AND LONG MEMORY IN THE VOLATILITY OF DJIA STOCKS / [pt] EFEITOS DE ASSIMETRIA E MEMÓRIA LONGA NA VOLATILIDADE DE AÇÕES DO ÍNDICE DOW JONES

[pt] volatilidade dos ativos financeiros reflete uma reação
prosseguida dos agentes a choques no passado ou alterações
nas condições dos mercados determinam mudanças na dinâmica
da variável? Enquanto modelos fracionalmente integrados
vêm sendo extensamente utilizados como uma descrição
adequada do processo gerador de séries de volatilidade,
trabalhos teóricos recentes indicaram que mudanças
estruturais podem ser uma relevante alternativa empírica
para o fato estilizado de memória longa. O presente
trabalho investiga o que alterações nos mercados
significam nesse contexto, introduzindo variações de
preços como uma possível fonte de mudanças no nível da
volatilidade durante algum período, com grandes quedas
(ascensões) nos preços trazendo regimes persistentes de
variância alta (baixa). Uma estratégia de modelagem
sistemática e flexível é estabelecida para testar e
estimar essa assimetria através da incorporação de
retornos acumulados passados num arcabouço não-linear. O
principal resultado revela que o efeito é altamente
significante - estima-se que níveis de volatilidade 25% e
50% maiores estão associados a quedas nos preços em
períodos curtos - e é capaz de explicar altos valores de
estimativas do parâmetro de memória longa. Finalmente,
mostra-se que a modelagem desse efeito traz ganhos
importantes para aplicações fora da amostra em períodos de
volatilidade alta. / [en] Does volatility reflect lasting reactions to past shocks
or changes in the
markets induce shifts in this variable dynamics? In this
work, we argue
that price variations are an essential source of
information about multiple
regimes in the realized volatility of stocks, with large
falls (rises) in prices
bringing persistent regimes of high (low) variance. The
study shows that
this asymmetric effect is highly significant (we estimate
that falls of different
magnitudes over less than two months are associated with
volatility levels
20% and 60% higher than the average of periods with stable
or rising prices)
and support large empirical values of long memory
parameter estimates.
We show that a model based on those findings significantly
improves out of
sample performance in relation to standard methods
{specially in periods
of high volatility.

Identiferoai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:9144
Date16 October 2006
CreatorsMARCEL SCHARTH FIGUEIREDO PINTO
ContributorsMARCELO CUNHA MEDEIROS
PublisherMAXWELL
Source SetsPUC Rio
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
TypeTEXTO

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