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Campo DCValorIdioma
dc.creatorMaciel, Leandro dos Santos-
dc.creatorBallini, Rosangela-
dc.date2017-12-01-
dc.date.accessioned2020-08-13T16:02:00Z-
dc.date.available2020-08-13T16:02:00Z-
dc.identifierhttps://www.revistas.usp.br/rcf/article/view/138284-
dc.identifier10.1590/1808-057x201704140-
dc.identifier.urihttp://rebacc.crcrj.org.br/handle/123456789/5856-
dc.descriptionEste artigo considera a modelagem da volatilidade baseada em variação para a identificação e previsão de modelos de volatilidade condicional baseados em retornos. Sugere-se a inclusão da medida de variação, definida como a diferença entre o preço máximo e mínimo de um ativo em um intervalo de tempo, como uma variável exógena em modelos generalizados de heterocedasticidade condicional autorregressiva (GARCH). A motivação é avaliar se a variação proporciona informações adicionais ao processo de volatilidade (variabilidade intradiária) e aprimora a previsão, quando comparada a abordagens do tipo GARCH e ao modelo de variação autorregressiva condicional (CARR). A análise empírica emprega dados dos principais índices das bolsas de valores das economias norte-americana e brasileira, ou seja, S&P 500 e Ibovespa, respectivamente, no período de janeiro de 2004 a dezembro de 2014. O desempenho é comparado em termos de precisão, modelagem e previsão do valor em risco (VaR). Os resultados fora da amostra indicam que os modelos de volatilidade baseados em variação proporcionam previsões do VaR mais precisas do que os modelos GARCH.-
dc.descriptionThis article considers range-based volatility modeling for identifying and forecasting conditional volatility models based on returns. It suggests the inclusion of range measuring, defined as the difference between the maximum and minimum price of an asset within a time interval, as an exogenous variable in generalized autoregressive conditional heteroscedasticity (GARCH) models. The motivation is evaluating whether range provides additional information to the volatility process (intraday variability) and improves forecasting, when compared to GARCH-type approaches and the conditional autoregressive range (CARR) model. The empirical analysis uses data from the main stock market indexes for the U.S. and Brazilian economies, i.e. S&P 500 and IBOVESPA, respectively, within the period from January 2004 to December 2014. Performance is compared in terms of accuracy, by means of value-at-risk (VaR) modeling and forecasting. The out-of-sample results indicate that range-based volatility models provide more accurate VaR forecasts than GARCH models.-
dc.formatapplication/pdf-
dc.formatapplication/pdf-
dc.languageeng-
dc.languagepor-
dc.publisherUniversidade de São Paulo. Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade-
dc.relationhttps://www.revistas.usp.br/rcf/article/view/138284/133728-
dc.relationhttps://www.revistas.usp.br/rcf/article/view/138284/133729-
dc.rightsCopyright (c) 2018 Revista Contabilidade & Finanças-
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0-
dc.sourceRevista Contabilidade & Finanças; v. 28 n. 75 (2017); 361-376-
dc.sourceRevista Contabilidade & Finanças; Vol 28 No 75 (2017); 361-376-
dc.sourceRevista Contabilidade & Finanças; Vol. 28 Núm. 75 (2017); 361-376-
dc.source1808-057X-
dc.source1519-7077-
dc.subjectvolatility; forecasting models; financial markets; price range; value at risk (VaR)-
dc.subjectvolatilidade; modelos de previsão; mercados financeiros; variação de preço; valor em risco (VaR)-
dc.titleValue-at-risk modeling and forecasting with range-based volatility models: empirical evidence-
dc.titleModelagem e previsão do valor em risco com modelos de volatilidade baseada em variação: evidências empíricas-
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article-
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion-
Aparece nas coleções:Revista Contabilidade & Finanças - USP

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