[en] DURATION AND VOLATILITY MODELS FOR STOCK MARKET DATA

[pt] MODELOS DE DURAÇÃO E VOLATILIDADE PARA DADOS INTRADIÁRIOS DO MERCADO FINANCEIRO

[pt] SAVANO SOUSA PEREIRA

[pt] VOLATILIDADE

[pt] DISTRIBUICAO GAMA

[pt] DURACAO

[pt] MICROESTRUTURA

[en] VOLATILITY MODELS

[en] GENERALIZED GAMMA DISTRIBUITION

[en] DURATION

[en] MICROSTRUCTURE

[pt] O presente trabalho visa generalizar a modelagem do tempo entre os negócios ocorridos no mercado financeiro, doravante chamado duração, e estudar os impactos destas duraçõoes sobre a volatilidade instântanea. O estudo foi realizado por meio do modelo linear ACD (autoregression conditional duration) proposto por Engel e Russel[3], os quais usaram a distribuição Exponencial e Weibull para as inovações, e o modelo GARCH-t para dados com alta freqüência para modelar a volatilidade instântanea, também usando a proposição de Engel e Russel[3]. A generalização faz uso da Gama Generalizada proposta em Zhang, Russel & Tsay[9] em um modelo de duração não linear conhecido como TACD (threshold autoregressive conditional duration). A justificativa para o estudo das durações com a Gama Generalizada é obter uma modelo mais flexível que o proposto por Engel e Russel[3]. Os resultados do modelo ACD com as inovações seguindo uma Gama Generalizada se mostrou mais adequado capturando a sub-dispersão dos dados. A seguir estimamos o modelo de volatilidade instantânea usando as durações estimadas como variáveis explicativas encontrando resultados compatíveis com a literatura.

[en] This work generalizes the duration model, the time elapsed between two consecutive transactions, such as financial transactions data; and explores the consequences of durations in the instantaneous volatility. The approach have been motivated by Engel and Russel[3], that proposed an autoregressive conditional duration (ACD) model to explain the variation of volatility, where the innovations proposes were Exponential andWeibull distributions. Besides they used the GARCH-t to modeling the instantaneous volatility in high frequency data. This work uses the Generalized Gamma to the innovations in order to generalize the ACD model, this distribution has been first suggested by Zhang, Russel and Tsay[9], in the threshold ACD (TACD) framework. We justify the generalized Gamma specification in order to allow for more flexibility than the ACD model of Engel and Russel[3]. We find evidences that the ACD model with this specification was better to captur the behavior such as sub- dispersion.

ALVARO DE LIMA VEIGA FILHO

ALVARO DE LIMA VEIGA FILHO

CRISTIANO AUGUSTO COELHO FERNANDES

CAIO IBSEN RODRIGUES DE ALMEIDA

2005-01-12

2004-09-24

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PORTUGUÊS

https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=5868@1

https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=5868@2

https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.5868