Decomposição de ondaletas, análise de volatilidade e correlação para índices financeiros

Abstract

Acontecimentos recentes no ambiente financeiro internacional suscitaram algumas questões relacionadas à inter-relação e interdependência dos diversos mercados ao longo do globo e seus graus de integração. Nesse sentido, este artigo propõe uma análise de variância e correlação para índices financeiros como o Dow Jones Industrial, o Ibovespa e o Euro Stoxx 50 através da decomposição destas séries em ondaletas. Uma vez que a metodologia de ondaletas é capaz de separar as diferentes frequências de uma série temporal ao longo do tempo (frequência-temporal), o estudo de uma estrutura de correlações e variâncias através desta metodologia é capaz de evidenciar fenômenos particulares de cada frequência de dados que, de forma agregada, são perdidos.Since the benefits of portfolio international diversification results appeared in financial literature, the issue of financial co-movements among different markets has been a key question. Many recent studies have approached this topic targeting a correlation investigation among financial indicators. Unfortunately, the huge majority of them focus only in the time domain, ignoring the relevant frequency domain which could differentiate long and short-run investment contribution to the energy of a time series. This paper proposes a wavelet-based volatility and correlation analysis of key financial indexes for the Brazilian, American and European markets looking for some results concerning the correlation structure between them in time and frequency domain, obtaining distinct results for long and short-run investment performance and contribution.