Arbitragem estatística no mercado brasileiro de ações: uma abordagem por VECM

• Ano de defesa: 2016
• Autor(a) principal: Soto, Paula Andrea
• Orientador(a): Ruilova Terán, Juan Carlos
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Palavras-chave em Português: Arbitragem estatística
• Palavras-chave em Inglês: PCA; VECM; Statistical arbitrage; Cointegration
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/10438/16990

Ao modelar séries de preços de ativos financeiros, a prática usual é tomar a primeira diferença das séries, e trabalhar assim com retornos ou logretornos. Utilizando VECM (Vector Error Correction Models, em inglês), torna-se possível trabalhar diretamente com as séries sem diferenciar, o que possibilita o estudo de tendências comuns e cointegração. Este trabalho utiliza VECM para gerar estratégias de arbitragem estatística no mercado brasileiro de ações. Tendências comuns são identificadas por PCA (Principal Components Analysis, em inglês, ou análise de componentes principais, em português) e os resultados foram utilizados para definir portfólios cointegrados. Foram propostos dois métodos de geração de sinais para estratégias de trading do tipo longshort. Um total de cinco diferentes estratégias de trading foram simuladas e a existência de arbitragem estatística em cada caso foi testada pelo teste proposto em (JARROW et al., 2012). Conclui-se que, ao considerar séries de preços não diferenciadas, a metodologia abordada permite identificar e modelar candidatos de portfólios cointegrados. Quando bem calibradas, as estratégias testadas geram ganhos significativos em todos os portfólios.