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Volatilidade e Previsão de Retorno com Modelos de Alta Frequência e GARCH: Evidências para o Mercado Brasileiro

2014; UNIVERSIDADE DE SÃO PAULO; Volume: 25; Issue: 65 Linguagem: Português

10.1590/s1519-70772014000200008

1808-057X

Flávio de Freitas Val, Antônio Carlos Figueiredo Pinto, Marcelo Cabús Klötzle,

Monetary Policy and Economic Impact

Com base em estudos desenvolvidos em anos recentes sobre o uso de dados de alta frequência para a estimação da volatilidade, este artigo implementa o modelo Autorregressivo Heterogêneo (HAR)desenvolvido por Andersen, Bollerslev, e Diebold (2007) e Corsi (2009), e o modelo Componente (2-Comp) desenvolvido por Maheu e McCurdy (2007) e os compara com a família de modelos Autorregressivos com Heteroscedasticidade Generalizados (GARCH)para estimar a volatilidade e os retornos. Durante o período analisado, os modelos que usam dados intraday obtiveram melhores previsões de retornos dos ativos avaliados, tanto dentro como fora da amostra, confirmando assim que esses modelos possuem informações importantes para uma série de agentes econômicos.