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Dissertação de Mestrado
DOI
https://doi.org/10.11606/D.92.2005.tde-11052023-111235
Documento
Autor
Nome completo
Marcello Delgado da Silva Paixão
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2005
Orientador
Banca examinadora
Morettin, Pedro Alberto (Presidente)
Canton, Adolpho Walter Pimazoni
Mori, Rogerio
Título em português
Estimação de volatilidade realizada de Telemar PN com uso de dados de alta freqüência
Palavras-chave em português
Análise de regressão e de correlação
Análise de séries temporais
Resumo em português
Essa dissertação tem como objetivo a estimação de volatilidade realizada de Telemar PN para 1 dia e 21 dias úteis, com uso de dados diários e dados de alta frequência, utilizando-se modelagem de séries temporais e modelagem de regressão. A volatilidade implícita foi usada como variável explicativa no modelo de regressão. A conclusão do estudo indica razoável eficácia dos modelos de séries temporais utilizando dados intradiários para previsão de volatilidade realizada de 1 dia e poucos dias úteis quando comparada aquela previsão utilizando dados diários. A modelagem perde eficácia quando o período para o qual se deseja projetar volatilidade cresce, ou seja, a medida em que se aumenta o número de passos à frente.
Título em inglês
Estimation of realized volatility of Telemar PN using data high frequency
Palavras-chave em inglês
Regression and correlation analysis
Time series analysis
Resumo em inglês
The goal of this dissertation is to project realized volatility of Telemar PN, the most liquid Brazilian stock during the period of study, for 1-day and 21-day periods, using daily and high-frequency data sets. The projections were based on time series modeling and regression modeling. It was also used implied volatility, calculated from options traded on Telemar PN, as an explanatory variable. The conclusion of the study was that, while the use of time series models with high frequency data yields good results for short projection periods, it does not generate good results for longer projection periods. The model loses predictability power as the projection horizon increases.
 
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Data de Publicação
2023-05-11
 
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