[en] MEAN AND REALIZED VOLATILITY SMOOTH TRANSITION MODELS APPLIED TO RETURN FORECASTING AND AUTOMATIC TRADING

• Ano de defesa: 2009
• Autor(a) principal: CAMILA ROSA EPPRECHT
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: MAXWELL
• Palavras-chave em Português: [pt] ARVORE DE REGRESSAO; [pt] HETEROCEDASTICIDADE; [pt] MODELOS NAO-LINEARES; [en] REGRESSION TREE; [en] HETEROSKEDASTICITY; [en] NONLINEAR MODELS
• Link de acesso: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=13209&idi=1; https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=13209&idi=2; http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.13209

[pt] O principal objetivo desta dissertação é comparar o desempenho de modelos lineares e não-lineares de previsão de retornos de 23 ativos do mercado acionário americano. Propõe-se o modelo STAR-Tree Heterocedástico, que faz uso da metodologia do STAR-Tree (Smooth Transition AutoRegression Tree) aplicada a séries temporais heterocedásticas. Com a disponibilidade de dados de retorno e da volatilidade realizada de ações intra-diários, as séries de retornos são transformadas através da divisão de cada retorno pela sua volatilidade realizada. A série transformada apresenta variância constante. O modelo é uma combinação da metodologia STAR (Smooth Transition AutoRegression) e do algoritmo CART (Classification and Regression Tree). O modelo resultante pode ser interpretado como uma regressão de múltiplos regimes com transição suave. A especificação do modelo é feita através de testes de Multiplicadores de Lagrange, que indicam o nó a ser dividido e a variável de transição correspondente. Os modelos de comparação usados são o modelo Média, o método Naive, modelos lineares ARX e Redes Neurais. As previsões dos modelos foram avaliadas através de medidas estatísticas e financeiras. Os resultados financeiros baseam-se em uma regra de negociação automática que informa o momento de comprar e vender cada ativo. O modelo STAR-Tree Heterocedástico teve resultados estatísticos equivalentes aos dos outros modelos, porém apresentou um desempenho financeiro superior para a maioria das séries. A volatilidade realizada também foi estimada usando a metodologia STAR-Tree, e sua previsão foi utilizada para fazer uma análise de alavancagem financeira.