Modelos GARCH em ações financeiras: um estudo de caso

Paulo Siga Thomaz; Viviane Leite Dias de Mattos; Luiz Ricardo Nakamura; Andréa Cristina Konrath; Gérson dos Santos Nunes

doi:10.5585/exactaep.v18n3.10921

Authors

Paulo Siga Thomaz Universidade Federal do Rio Grande - FURG
Viviane Leite Dias de Mattos Universidade Federal do Rio Grande - FURG
Luiz Ricardo Nakamura Universidade Federal de Santa Catarina - UFSC
Andréa Cristina Konrath Universidade Federal de Santa Catarina - UFSC
Gérson dos Santos Nunes Universidade Federal do Rio Grande - FURG

DOI:

https://doi.org/10.5585/exactaep.v18n3.10921

Keywords:

ABEV3, Conditional Heteroskedasticity, Financial Series, Volatility.

Abstract

This paper aims to detail the procedure of application and evaluation of Generalized Conditional Heteroskedasticity (GARCH) models, emphasizing the appropriate choice for the residual’s distribution and the criterion of forecast evaluation. For this purpose, GARCH models with normal and Student’s t distributions are used to model the volatility of the ABEV3 stock returns series. The best model following the normal distribution and the best model following the Student-t distribution are executed for the forecast, where the results are compared to the realized volatility, calculated from intraday returns, and to the absolute returns. The results show that the GARCH(1,1) following a Student-t distribution performs better in both fitting and forecasting. In addition, the models have significantly better forecast results when evaluated by the realized volatility criterion.

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Author Biographies

Paulo Siga Thomaz, Universidade Federal do Rio Grande - FURG

Engenheiro Civil - Universidade Federal do Rio Grande (FURG)

Mestrando no Programa de Pós-Graduação em Modelagem Computacional (FURG)

Atua principalmente na área de gestão de qualidade e séries temporais

Viviane Leite Dias de Mattos, Universidade Federal do Rio Grande - FURG

Possui graduação em Engenharia Civil pela Universidade Católica de Pelotas (1978), mestrado em Engenharia de Produção pela Universidade Federal de Santa Catarina (1997) e doutorado em Engenharia de Produção pela Universidade Federal de Santa Catarina (2004). Atualmente é professor adjunto da Universidade Federal do Rio Grande. Tem experiência na área de Engenharia de Produção, com ênfase em Garantia de Controle de Qualidade, atuando principalmente nos seguintes temas: séries temporais, qualidade, probabilidade e estatística, controle de processos e projeto de experimentos.

Luiz Ricardo Nakamura, Universidade Federal de Santa Catarina - UFSC

Possui graduação em Estatística pela Universidade Estadual Paulista "Júlio de Mesquita Filho" (2009), mestrado em Ciências (Estatística e Experimentação Agronômica) pela Universidade de São Paulo (2011) e doutorado em Ciências (Estatística e Experimentação Agronômica) pela Universidade de São Paulo (2016), com período sanduíche na London Metropolitan University (Londres, Reino Unido). Atualmente é Professor Adjunto A do Departamento de Informática e Estatística da Universidade Federal de Santa Catarina. Pesquisador dos grupos GAMLSS (www.gamlss.org), "Grupo de Análise e Modelagem Estatística - GAME" e "Agronegócio, Políticas Públicas e Desenvolvimento Regional - APP&DR". Tem experiência na área de Probabilidade e Estatística, com ênfase em Probabilidade e Estatística Aplicadas, atuando principalmente nos seguintes temas: modelos aditivos generalizados para locação, escala e forma (GAMLSS), modelos semiparamétricos, modelagem estatística, análise multivariada e inferência bayesiana

Andréa Cristina Konrath, Universidade Federal de Santa Catarina - UFSC

Possui graduação em Matemática Aplicada e Computacional pela Universidade de Santa Cruz do Sul (2000), mestrado em Engenharia de Produção pela Universidade Federal de Santa Catarina (2002) e doutorado em Engenharia Mecânica pela Universidade Federal de Santa Catarina (2008). Trabalhou como docente na área de Estatística na Universidade do Vale do Itajaí, (UNIVALI), no período de março de 2007 a janeiro de 2009, e no Instituto de Matemática, Estatística e Física da Universidade Federal do Rio Grande (FURG), no período de fevereiro de 2009 a julho de 2011, também na área de Estatística. Desde agosto de 2011 é professora adjunta na Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC), pertencendo ao Departamento de Informática e Estatística, na qual ministra disciplinas de Estatística na graduação e pós-graduação. Tem experiência na área de Probabilidade e Estatística, com ênfase em Controle Estatístico de Qualidade, atuando principalmente nos seguintes temas: Controle Estatístico de Processo, Métodos Estatísticos, Previsão, Simulação e Metrologia

Gérson dos Santos Nunes, Universidade Federal do Rio Grande - FURG

Engenheiro Elétrico - Universidade Federal de Pelotas (UFPEL)

Mestrando no Programa de Pós-Graduação em Modelagem Computacional (FURG)

Atua principalmente na área de demanda de energia e séries temporais

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