Dados de alta frequência : averiguando o impacto de microestrutura de mercado e sazonalidade intradiária na detecção de saltos e estimação da variação quadrática

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2012
Autor(a) principal: Marmitt, Juliano
Orientador(a): Ziegelmann, Flavio Augusto
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Econometria
Estimação
Volatilidade
Palavras-chave em Inglês:
Market microstructure
Intraday seasonality
Quadratic variation
Realized variance
Realized volatility
Bipower variation
Jumps
High-frequency data
Link de acesso: http://hdl.handle.net/10183/61935
Resumo: Neste trabalho, visamos mostrar as características usuais dos dados de alta frequência, bem como utilizar modelagem não paramétrica para estimar a variância/volatilidade para esses dados. Após uma revisão sobre microestrutura de mercado, sazonalidade intradiária, variação quadrática e saltos, utilizamos os dados da PETR4 para estimar a variância realizada e variação bipotente. Determinadas essas séries, testamos se há saltos nas mesmas. Em seguida, analisamos o impacto que a microestrutura de mercado e a sazonalidade intradiária causam na detecção dos saltos. Concluímos que, enquanto a presença de microestrutura aponta para um número de saltos menor que o esperado, a sazonalidade intradiária aponta para o lado contrário, ou seja, ela causa um viés para detectar mais saltos, dada a estrutura típica da curva de volatilidade ao longo do dia em formato de J invertido, causando mais saltos incorretamente detectados no período mais volátil do dia (que corresponde a abertura da bolsa de valores).
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spelling Marmitt, JulianoZiegelmann, Flavio Augusto2012-12-18T01:38:10Z2012http://hdl.handle.net/10183/61935000866988Neste trabalho, visamos mostrar as características usuais dos dados de alta frequência, bem como utilizar modelagem não paramétrica para estimar a variância/volatilidade para esses dados. Após uma revisão sobre microestrutura de mercado, sazonalidade intradiária, variação quadrática e saltos, utilizamos os dados da PETR4 para estimar a variância realizada e variação bipotente. Determinadas essas séries, testamos se há saltos nas mesmas. Em seguida, analisamos o impacto que a microestrutura de mercado e a sazonalidade intradiária causam na detecção dos saltos. Concluímos que, enquanto a presença de microestrutura aponta para um número de saltos menor que o esperado, a sazonalidade intradiária aponta para o lado contrário, ou seja, ela causa um viés para detectar mais saltos, dada a estrutura típica da curva de volatilidade ao longo do dia em formato de J invertido, causando mais saltos incorretamente detectados no período mais volátil do dia (que corresponde a abertura da bolsa de valores).In this work, we aim to show the usual characteristics of high-frequency data and the estimation of variance/volatility for this kind of data using nonparametric models. After reviewing concepts about market microstructure, intraday seasonality, quadratic variation and jumps, we use PETR4 data to estimate realized variance and bipower variation. With these series determined, we test for jumps. Then, we analyze the impact that market microstructure and intraday seasonality causes in jump detection. We conclude that while microstructure noise indicates fewer jumps than the ideal amount, intraday seasonality goes in the opposite direction, i.e., it detects more jumps than it should, since the typical inverted-J-shaped intraday volatility pattern tends to incorrectly detect more jumps at the most volatile period (which is when stock markets start negotiations).application/pdfporEconometriaEstimaçãoVolatilidadeMarket microstructureIntraday seasonalityQuadratic variationRealized varianceRealized volatilityBipower variationJumpsHigh-frequency dataDados de alta frequência : averiguando o impacto de microestrutura de mercado e sazonalidade intradiária na detecção de saltos e estimação da variação quadráticainfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisUniversidade Federal do Rio Grande do SulFaculdade de Ciências EconômicasPrograma de Pós-Graduação em EconomiaPorto Alegre, BR-RS2012mestradoinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGSinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)instacron:UFRGSORIGINAL000866988.pdf000866988.pdfTexto completoapplication/pdf973802http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/61935/1/000866988.pdf7e900dbba85621a48f03a0751ebb9509MD51TEXT000866988.pdf.txt000866988.pdf.txtExtracted Texttext/plain102328http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/61935/2/000866988.pdf.txtcca43dd1d7aa6e5c4a9079a9b001dc79MD52THUMBNAIL000866988.pdf.jpg000866988.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1086http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/61935/3/000866988.pdf.jpgc1660ff637c85f26d7cf44856fdc2f53MD5310183/619352018-10-16 08:46:43.595oai:www.lume.ufrgs.br:10183/61935Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://lume.ufrgs.br/handle/10183/2PUBhttps://lume.ufrgs.br/oai/requestlume@ufrgs.br||lume@ufrgs.bropendoar:18532018-10-16T11:46:43Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS - Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)false
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