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 perÃodos, modelos de amortecimento
exponencial e o GARCH(1,1) de Bollerslev) quanto Ã
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-benefÃcio para o
mercado acionário brasileiro.
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