Previsão de volatilidade a tempo discreto : uma abordagem via regressão quantílica

Este trabalho propõe o Heterogeneous Quantile Autoregressive Distributed Lag Realized Volatility, with Jumps and Leverage Effect (HQADL-RV-JL). A especificação incorpora os principais fatos estilizados da volatilidade, inserindo-se na classe de modelos HAR, sob a estrutura da Regressão Quantílica. E...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Oliveira, Víctor Henriques de
Tipo de recurso: tesis de maestría
Estado:Versión publicada
Fecha de publicación:2019
País:Brasil
Institución:Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)
Repositorio:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS
Idioma:portugués
OAI Identifier:oai:www.lume.ufrgs.br:10183/202120
Acceso en línea:http://hdl.handle.net/10183/202120
Access Level:acceso abierto
Palabra clave:Volatilidade
Regressão quantílica
Volatility forecast
Conditional quantile
Quantile regression
Conditional density forecast
Descripción
Sumario:Este trabalho propõe o Heterogeneous Quantile Autoregressive Distributed Lag Realized Volatility, with Jumps and Leverage Effect (HQADL-RV-JL). A especificação incorpora os principais fatos estilizados da volatilidade, inserindo-se na classe de modelos HAR, sob a estrutura da Regressão Quantílica. Esta abordagem permite a flexibilidade dos coeficientes autoregressivos em cada quantil, onde cada regressor pode ter um impacto sobre a escala, locação e forma da distribuição condicional da resposta. O modelo foi estimado em uma grade equi-espa¸cada percorrendo 91 níveis quantílicos, entre 0,05 e 0,95, utilizando a série de retornos de alta frequência do índice S&P500. Os resultados mostram que as estimativas do componente contínuo da volatilidade são estatisticamente significantes em todos os níveis quantílicos, para as frequências diárias, semanais e mensais. Por sua vez, os coeficientes diário e semanal, associados ao componente de saltos e alavancagem, foram significantes em quase todos os níveis quantílicos, evidenciando não apenas a adequação de ambos os efeitos assimétricos quanto a seu ajuste à especificação semiparamétrica, mas também a sua importância para a formação da volatilidade futura dos retornos. Em termos de performance, os resultados sugerem que a previsão da mediana do modelo proposto é tão boa quanto a previsão da esperança condicional da especificaçã proposta por Corsi e Ren`o (2012) para o médio e longo prazo. Em última análise, também foi realizada a previsão da densidade da volatilidade realizada para os últimos quatro dias da amostra. Os aspectos distribucionais das densidades previstas exibem assimetrias em determinado grau, assumindo a forma de uma distribuição bimodal.