O MRS-GARCH SUPERA OS MODELOS DO TIPO GARCH PARA PREVISÃO?

Bruno Pereira Conte, Paulo Sérgio Ceretta

Resumo


Este trabalho avaliou se os modelos GARCH do regime de Markov podem superar os modelos do tipo GARCH na previsão. Para atingir este objetivo, foi utilizado o mercado acionário brasileiro - Ibovespa - entre 2012 e 2017 como escopo do estudo. A principal diferença do nosso trabalho é a definição do padrão dentro e fora da amostra. Este trabalho determinou uma previsão de 200 passos à frente (10 meses), com reestimação do modelo a cada passo à frente, a fim de encontrar evidências conclusivas e resultados robustos do modelo que tem melhor capacidade preditiva. Os resultados mostraram que os modelos do tipo GARCH mostram um desempenho ligeiramente melhor para o VaR a 5% e os modelos de regime de Markov tiveram melhor desempenho a 1% e precisão preditiva considerando a maioria dos critérios estatísticos. Além disso, conclui-se que nenhum modelo poderia ser determinado como referência por critérios estatísticos, o que mostra que não há como determinar um modelo que supera a previsão no mercado acionário brasileiro.


Palavras-chave


Previsão; Value-at-risk; Volatilidade; MRS-GARCH; Mercado acionário

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RDE – Revista de Desenvolvimento Econômico. ISSN eletrônico 2178-8022 (números publicados a partir de 2010)
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