VALUE AT RISK INTRADIÁRIO, MODELOS DE VOLATILIDADE CONDICIONAL E DISTRIBUIÇÕES DE PROBABILIDADE: EVIDÊNCIAS PARA O IBOVESPA
Dados intradiários. Modelos de volatilidade. Value at Risk.
Esta pesquisa busca atualizar e ampliar a investigação encontrada em Lemgruber e Moreira (2004) e Cappa e Valls Pereira (2010) acerca do uso de dados de alta frequência na estimação das volatilidades diária e intradiária do IBOVESPA e sua subsequente aplicação à precificação do valor em risco (VaR). Os Modelos da família ARCH de memória curta e longa são estimados a partir de quatro distribuições (Normal, t-Student, t-Student assimétrica e GED) e são usados em conjunto com métodos determinísticos de filtragem de sazonalidade intradiária e por dia da semana conforme o método proposto por Taylor e Xu (1997) para a previsão da volatilidade e VaR intradiários. Utilizou-se dos retornos diário do Ibovespa bem como os retornos compostos continuamente de 5, 10 e 60 minutos para as séries intradiárias. A janela de dados compreende o período de janeiro de 2012 a setembro de 2015. Os resultados sugerem a presença de memória longa nos retornos intradiários de acordo com as estimativas dos modelos de volatilidade condicional com destaque para os modelos (FIGARCH e FIAPARCH). Além disso, a filtragem dos padrões sazonais trouxeram melhorias para aferição do VaR, conforme os achados de Moreira e Lemgruber (2004) e Cappa e Valls Pereira (2010). Em relação a frequência dos dados, a série de 60 minutos apresentou resultados superiores para o cálculo do VaR intradiário. Por outro lado, nas séries com frequências de 5 e 10 minutos os modelos FIAPARCH com distribuição t-Student assimétrica apresentaram bom desempenho.