Modelagem econométrica em alta frequência em um mercado de ações emergente

Abstract

Este trabalho buscou efetuar uma análise econométrica do mercado de ações brasileiro na alta frequência a fim de confirmar alguns fatos estilizados e achados empíricos da literatura, verificando o impacto do tratamento de outliers no ajuste de modelos de Duration e modelos de volatilidade, bem como testar o impacto dos diferentes métodos de agregação das séries e de estimação da volatilidade realizada no ajuste de modelos de volatilidade de alta frequência. Observou-se uma confirmação dos fatos estilizados relatados na literatura relativos a curtose e autocorrelação dos retornos. Percebeu-se também que a qualidade do ajustamento dos modelos ACD cresce à medida que se aumenta o parâmetro k do algoritmo de Brownlees & Gallo (2006), mas que os outros dois parâmetros possuem pouca influência. Com relação ao modelos HARRV, observou-se que os melhores modelos foram, predominantemente, aqueles estimados com base na medida ROWCOV, com método de agregação MIDAS e nas frequências mais altas de 1 minutos e 30 segundos. Com relação ao modelos HEAVY para o BOVA11, os que tiveram o melhor ajuste foram os estimados com base na medida RKERNELCOV, para dados brutos e ROWCOV na frequência de 10 minutos, para dados tratados.