Victor de Lucca.

24/09/2018

Orientador: Marcelo Medeiros.

Banca: Cristiano Augusto Coelho Fernandes. Ricardo Pereira Masini.

Avaliando Previsões de Volatilidade Realizada no Brasil Usando um Grande Conjunto de Preditores

Nível: Mestrado Profissional

Neste estudo avaliamos a literatura referente à modelagem de volatilidade, com foco na metodologia da volatilidade realizada. Implementamos dois métodos de estimação para a previsão de um dia, da volatilidade realizada de uma ação representativa do mercado brasileiro, a ETF BOVA11. Inicialmente usamos o método considerado benchmark para previsão de RV, o modelo auto regressivo heterogêneo, ou HAR. Em seguida, implementamos a modelagem preditiva por métodos de estimação de modelos de regularização e seleção variáveis. O grande benefício desses modelos é a capacidade de lidar com enorme número de variáveis (candidatas) implementando uma função perda para estimação dos coeficientes de variáveis candidatas. Nossos resultados apresentam evidencias a favor da superioridade dos modelos obtidos por regularização sobre o modelo HAR. Especialmente quando calibramos os modelos por regularização de modo a não penalizar 2 variáveis (componentes do modelo HAR) dentre as variáveis disponíveis na base.