Estimativas de Longo Prazo para a Volatilidade de Séries Temporais no Mercado Financeiro Brasileiro

Abstract

Os modelos da família GARCH, normalmente utilizados para as estimativas de volatilidade para prazos mais longos, mantém inalterados os pesos relativos atribuídos às observações antigas e recentes, independente do horizonte de previsão da volatilidade. O objetivo deste artigo é verificar se o aumento dos pesos relativos atribuídos às observações mais antigas em função do aumento do horizonte de previsão resulta em melhores estimativas de volatilidade. Por meio da utilização de sete modelos de previsão de volatilidade e séries de retornos de ativos do mercado financeiro brasileiro compararam-se as estimativas obtidas na amostra (in-sample) com as observações fora da amostra (out-of-sample). Com base nesta comparação, constatou-se que as melhores estimativas de previsão de volatilidade foram obtidas pelo modelo modificado EGARCH e o modelo ARLS. Conclui-se que a utilização de modelos de previsão de volatilidade tradicionais, os quais mantêm inalterados os pesos relativos atribuídos às observações antigas e recentes, mostrou-se inapropriada.