Um comparativo entre métodos econométricos de previsão da volatilidade da taxa de câmbio R$/US$ /
por Gerson Eduardo de Oliveira. --
- Brasília : Universidade de Brasília, 2003.
- 99 f. ; il.
Dissertação de Mestrado em Economia do Setor Público da Universidade de Brasília.
Inclui bibliografia.
INTRODUÇÃO 1. IMPORTÂNCIA DA ADMINISTRAÇÃO DE RISCOS 1.1. PRINCIPAIS TIPOS DE RISCOS CORPORATIVOS 1.2. DESREGULAMENTAÇÃO E ABERTURA DE MERCADOS 1.3. MUDANÇAS NA REGULAÇÃO BANCÁRIA PRUDENCIAL 2. ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS 2.1. CONCEITOS BÁSICOS 2.1.1. Processos Estocásticos 2.1.1.1. Estacionaridade 2.1.2. Processo Estocástico Auto-Regressivo (AR) 2.1.3. Processo Estocástico de Médias Móveis (MA) 2.1.4. Processo Estocástico Auto-Regressivo e de Médias Móveis (ARMA) 2.1.5. Processo Estocástico Auto-Regressivo, Integrado e de Médias Móveis (ARIMA) 2.2. FERRAMENTAS DE ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS 2.2.1. Teste de raiz unitária 2.2.1.1. Teste Dickey-Fuller (DF) 2.2.1.2. Teste Dickey-Fuller Aumentado (ADF) 2.2.1.3. Teste Phillips-Perron (PP) 2.2.2. Critérios informacionais de Akaike e de Schwarz 3. MÉTODOS ECONOMÉTRICOS DE PREVISÃO DE VOLATILIDADE 3.1. MÉTODO DE VARIÂNCIA CONDICIONAL, AUTO-REGRESSIVA E HETEROCEDÁSTICA (ARCH) 3.2. MÉTODO DE VARIÂNCIA CONDICIONAL, AUTO- REGRESSIVA E HETEROCEDÁSTICA GENERALIZADO (GARCH) 3.3. EXTENSÕES DO MÉTODO GARCH 3.3.1. Método TARCH 3.3.3. Método GARCH Integrado (IGARCH) 3.3.3.1. Método EWMA 3.4. AVALIAÇÃO DE PREVISÕES 4. REVISÃO DE LITERATURA 4.1. BRAILSFORD & FAFF (1996) 4.2. FRANSES & VAN DIJK (1996) 4.3. ALEXANDER & LEIGH (1997) 4.4. BARCINSKI, ALMEIDA, GARCIA E SILVEIRA (1997) 4.5. FARIAS FILHO (1997) 4.6. CARMO (1998) 4.7. ALMEIDA & GHIRARDI (1999) 4.8. QUEIROZ (2000) 5. ESTUDO DE CASO 5.1. DESCRIÇÃO DO ATIVO 5.2. SEQUÊNCIA DE PROCEDIMENTOS DE ANÁLISE 5.2.1. Análise Exploratória de Dados 5.2.1.1. Análise da Série Temporal da Taxa de Câmbio 5.2.1.2. Análise da Série Temporal de Retornos da Taxa de Câmbio 5.2.2. Estimação de Parâmetros dos Modelos 5.2.2.1. Estimação de parâmetros da equação da variância 5.2.3. Avaliação do Desempenho de Modelos 5.2.3.1. Previsão dentro da amostra 5.2.3.2. Previsão fora da amostra CONCLUSÃO REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
O principal objetivo desta dissertação foi verificar se é possível concluir que modelagens mais complexas e sofisticadas implicam em nível mais alto de eficiência na previsão de volatilidade da taxa de câmbio. Dada a diversidade de métodos desenvolvidos ao longo dos últimos anos, este trabalho restringe-se aos seguintes métodos: i) auto regressivo, condicional e heterocedástico (ARCH - auto-regressive conditional heteroskedasticity); li) auto regressivo, condicional, heterocedástico generalizado (GARCH - generalized auto-regressive conditional heteroskedasticity); ii) auto-regressivo, condicional, heterocedástico, generalizado e de limiar (TARCH - threshold generalized auto- regressive conditional heteroskedasticity); e, iv) média móvel exponencialmente ponderada (EWMA - exponencially weighted moving average). Este conjunto foi definido em virtude de tais métodos incorporarem fatos estilizados de séries financeiras extensamente documentados na literatura de Finanças. Parte-se da hipótese de que modelagens mais complexas e sofisticadas implicam em nível mais alto de eficiência. A base de dados utilizada está circunscrita ao período de fevereiro/1999 a outubro/2003, e o pacote computacional escolhido foi o EVIEWS. Como esperado, foram identificados vários fatos estilizados das séries de retornos documentados na literatura de Finanças, quais sejam: i) média próxima de zero; li) curva de distribuição de frequências leptocúrtica; li) assimetria negativa; e, por consequência, iv) não-normalidade. Tais resultados reforçam a suposição de que quanto maior o número de fatos estilizados capturados por um modelo, maior seu poder de predição e, portanto, mais elevado seu nível de eficiência, o que foi objeto de teste empírico no estudo de caso desta dissertação. Contudo, os resultados obtidos não permitiram concluir que modelagens mais complexas e sofisticadas implicam em nível mais alto de eficiência na previsão da volatilidade da taxa de câmbio.
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