Previsão da volatilidade intradiária: análise das distribuições alternativas

Abstract

A previsão da volatilidade tem sido de grande interesse tanto no âmbito acadêmico quanto profissional em todo o mundo. Não há, entretanto, um consenso sobre o melhor modelo a ser aplicado no processo de estimar a volatilidade. Novas modelagens têm incluído medidas de assimetria, mudanças de regime e diferentes distribuições. Destes fatos estilizados, poucos estudos têm sido feitos considerando as diferentes distribuições. Este trabalho visa investigar como a especificação da distribuição influencia a performance da previsão da volatilidade em dados intradiários do Ibovespa, usando o modelo APARCH. As previsões foram realizadas supondo seis distribuições distintas: normal, normal assimétrica, t-student, t-student assimétrica, generalizada e generalizada assimétrica. Os resultados obtidos evidenciaram que o modelo considerando a distribuição t-student assimétrica foi o que melhor se ajustou aos dados dentro da amostra, porém, na previsão fora da amostra, o modelo com distribuição normal apresentou melhor desempenho.