[pt] O conceito de risco é definido como a distribuição de
resultados inesperados devido a alterações nos valores das
variáveis que descrevem o mercado. Entretanto, o risco não
é uma variável observável e sua quantificação depende do
modelo empregado para avaliá-lo. Portanto, o uso de
diferentes modelos pode levar a previsões de risco
significativamente diferentes.O objetivo principal desta
dissertação é realizar um estudo comparativo dos modelos
mais amplamente utilizados (medição de variância amostral
nos últimos k períodos, modelos de amortecimento
exponencial e o GARCH(1,1) de Bollerslev) quanto à
capacidade preditiva da volatilidade.Esta dissertação
compara os modelos de estimação de volatilidade citados
acima quanto à sua capacidade preditiva para carteiras
compostas por um conjunto de ações negociadas no mercado
brasileiro. As previsões de volatilidade desses modelos
serão comparadas com a volatilidade real fora da amostra.
Como a volatilidade real não é uma variável observável,
usou-se o mesmo procedimento adotado pelo RiskMetrics para
o cálculo do fator de decaimento ótimo: assumiu-se a
premissa que o retorno médio de cada uma das carteiras de
ações estudadas é igual a zero e,como conseqüência disso, a
previsão um passo à frente da variância do retorno
realizada na data t é igual ao valor esperado do quadrado
do retorno na data t.O objetivo final é concluir, por meio
de técnicas de backtesting, qual dos modelos de previsão de
volatilidade apresentou melhor performance quanto aos
critérios de comparação vis-à-vis ao esforço computacional
necessário. Dessa forma, pretende-se avaliar qual desses
modelos oferece a melhor relação custo-benefício para o
mercado acionário brasileiro. / [en] The risk concept is defined as the distribution of the
unexpected results from variations in the values of the
variables that describe the market. However, the variable
risk is not observable and its measurement depends on which
model is used in its evaluation. Thus, the application of
different models could result in significant different risk
forecasts.The goal of this study is to carry out a
comparison within the largest used models (sample
variance in the last k observations, exponentially
smoothing models and the Bollerslev s model GARCH(1,1)).
The study compares the models mentioned above regarding its
forecast capability of the volatility for portfolios of
selected brazilian stocks. The volatility forecasts will be
compared to the actual out of sample volatility. As long as
the actual volatility is not an observable variable, the
same procedure adopted by RiskMetrics in the calculation
of the optimum decay factor will be used: it assumes the
premise that the average return of which one of the stock
portfolios is equal zero and, as the consequence of this
fact, the one step variance forecast of the portfolio
return carried out on date t is equal to expected value of
the squared return of date t.The final objective is to
conclude, using backtesting techniques, which of the
forecasting volatility models show the best performance
regarding the comparison criterions vis-a-vis the
demanding computer efforts. By this way, it was aimed to
evaluate which of them offer the best cost-benefit relation
for the brazilian equity market.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:2213 |
| Date | 15 January 2002 |
| Creators | LUIS ANTONIO GUIMARAES BENEGAS |
| Contributors | TARA KESHAR NANDA BAIDYA, TARA KESHAR NANDA BAIDYA |
| Publisher | MAXWELL |
| Source Sets | PUC Rio |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | TEXTO |
Page generated in 0.0027 seconds