[en] BRAZILIAN STOCK RETURN SERIES: VOLATILITY AND VALUE AT RISK

[pt] O objetivo principal do trabalho é o estudo dos resultados obtidos com a aplicação de diferentes modelos para estimar a volatilidade das ações brasileiras. Foram analisadas as séries de retornos diários de seis ações, num período de 1200 dias de pregão. Inicialmente, as séries foram estudadas q...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: PAULO HENRIQUE SOTO COSTA
Tipo de recurso: tesis doctoral
Estado:Versión publicada
Fecha de publicación:2001
País:Brasil
Institución:Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-RIO)
Repositorio:Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell)
Idioma:portugués
OAI Identifier:oai:MAXWELL.puc-rio.br:1743
Acceso en línea:https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=1743&idi=1
https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=1743&idi=2
https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=1743&idi=4
http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.1743
Access Level:acceso abierto
Palabra clave:[pt] SERIE TEMPORAL
[pt] VALOR EM RISCO
[pt] VOLATILIDADE
[en] TIME SERIE
[en] VALUE AT RISK
[en] VOLATILITY MODELS
[es] SERIE DE TIEMPO
Descripción
Sumario:[pt] O objetivo principal do trabalho é o estudo dos resultados obtidos com a aplicação de diferentes modelos para estimar a volatilidade das ações brasileiras. Foram analisadas as séries de retornos diários de seis ações, num período de 1200 dias de pregão. Inicialmente, as séries foram estudadas quanto a suas propriedades estatísticas: estacionariedade, distribuição incondicional e independência. Concluiu-se que as séries são estacionárias na média, mas não houve conclusão quanto à variância, nesta análise inicial. A distribuição dos retornos não é normal, por apresentar leptocurtose. Os retornos mostraram dependência no tempo, linear e, principalmente, não linear. Modelada a dependência linear, foram aplicados dez modelos diferentes para tentar capturar a dependência não linear através da modelagem da volatilidade: os modelos foram avaliados, dentro e fora da amostra, pelos seus resíduos e pelos erros de previsão. Os resultados indicaram que os modelos menos elaborados tendem a representar pior o processo gerador dos dados, mas que os modelos pouco parcimoniosos são de difícil estimação e seus resultados não correspondem ao que seria esperado em função de sua sofisticação. As volatilidades estimadas pelos dez modelos foram utilizadas para prever valor em risco (VaR), usando- se dois processos para determinar os quantis das distribuições dos resíduos: distribuição empírica e teoria de valores extremos. Os resultados indicaram que os modelos menos elaborados prevêem melhor o VaR. Isto se deve à não estacionariedade das séries na variância, que fica evidente ao longo do trabalho.