O presente trabalho analisou as volatilidades dos mercados de renda fixa e variável de onze países, sendo eles: Brasil, Rússia, Índia, China, África do Sul (neste país apenas renda fixa), Argentina, Chile, México, Estados Unidos, Alemanha e Japão no período de janeiro de 2000 a dezembro de 2011. Os indicadores utilizados para representar cada mercado foram os índices dos mercados de ações e as taxas de juros interbancárias. Para tanto, o estudo se utilizou de modelos de heterocedasticidade condicional auto-regressiva: ARCH, GARCH, EGARCH, TGARCH e PGARCH, verificando quais destes processos eram mais eficientes para modelagem da volatilidade dos mercados dos países da amostra. Esta pesquisa também verificou qual dos modelos (ARIMA ou modelos GARCH e suas extensões) conseguiria prever melhor as séries de tempo analisadas. Além disso, por meio dos índices de correlação, covariância e causalidade Granger, foram comparados os retornos e a volatilidade do mercado de ações entre os países BRIC, entre os países latinos americanos e entre os países desenvolvidos e o Brasil. Os resultados sugerem que a volatilidade, tanto do mercado de renda fixa quanto do mercado de renda variável, é mais bem modelada por processos GARCH assimétricos (EGARCH e TGARCH), demonstrando efeitos de alavancagem nas séries estudadas. Quanto aos modelos de previsão, os modelos ARIMA, também para os dois mercados, mostrou-se mais eficiente que os modelos GARCH e suas extensões. Além disso, as volatilidades dos mercados de ações entre os países analisados parecem ser mais correlacionadas e possuir maior causalidade Granger do que os retornos destes países. Entre os dois mercados, renda fixa e variável dentro de cada país, as correlações dos retornos e da volatilidade são muito baixas, em algumas vezes negativa, e há pouca relação de causalidade Granger.

This study analyzed the volatility of fixed income and stocks markets for eleven countries, namely: Brazil, Russia, India, China, South Africa (just fixed income), Argentina, Chile, Mexico, United States, Germany and Japan from January 2000 to December 2011, using interbank interest rate as a fixed income market indicator and stock index to each country, as a stock market indicator. Therefore, the study used models of autoregressive conditional heteroscedasticity: ARCH, GARCH, EGARCH, TGARCH e PGARCH to verify which of these processes were more effective for in volatility modeling in each country. This research also found that the models (ARIMA or GARCH models and their extensions) could be used as the best forecast models. Moreover, by means of correlation coefficients, covariance and Granger causality, were used to compare the returns and volatility of the stock market among the BRIC countries, among the Latin American countries and between developed countries and Brazil. The results suggest that the volatility of both the fixed income market as the stock market is best modeled by processes asymmetric GARCH (EGARCH and TGARCH) demonstrating leverage effects in the time series. Regarding prediction ARIMA models was more efficient for both markets than GARCH models and extensions. In addition, the volatility of stock markets across countries analyzed seem to be more correlated and have higher Granger causality than returns these countries. Between the two markets, for each country, the correlations of returns and volatility are very low, if not positive, and there is low Granger causality.