Coronavírus, Volatilidade e Ibovespa

A proliferação do coronavírus fez aumentar a volatilidade global em janeiro, tendo impactos negativos no mercado financeiro. Para ilustrar, vamos nesse Comentário de Conjuntura relacionar um índice de volatilidade, o VIX, com o índice Bovespa. Para isso, carregamos alguns pacotes como abaixo.


library(quantmod)
library(dplyr)
library(tidyr)
library(ggplot2)
library(scales)
library(png)
library(grid)
library(ggalt)

Carregados os pacotes, nós usamos a função getSymbols do pacote quantmod para coletar os dados do IBOV e do VIX. O primeiro é coletado a partir do yahoo finance, enquanto o segundo é coletado a partir do FRED.


ibov = getSymbols("^BVSP",src="yahoo")
vix = getSymbols('VIXCLS', src='FRED')
data1 = tibble(dates=as.Date(time(VIXCLS)), vix=VIXCLS)
data2 = tibble(dates=as.Date(time(BVSP)), ibov=BVSP$BVSP.Close)
data = inner_join(data1, data2, by='dates') %>%
drop_na()

Com os dados coletados, podemos gerar um gráfico como abaixo.


img <- readPNG('logo.png')
g <- rasterGrob(img, interpolate=TRUE)

data_select = data[data$ibov < 120000 & data$vix > 5 &
data$ibov > 90000 & data$vix < 30,]

ggplot(data, aes(x=vix, y=ibov/1000))+
geom_point(size=.6)+
geom_encircle(aes(x=vix, y=ibov/1000),
data=data_select,
color="blue",
size=2,
expand=0.08)+
geom_smooth(aes(x=vix, y=ibov/1000),
data=data_select,
method='lm',
se=FALSE,
colour='red',
size=.8)+
labs(x='VIX Index', y='Ibovespa (mil)',
title='Ibovespa vs. Volatilidade Global (VIX Index)',
caption='Fonte: analisemacro.com.br')+
theme(panel.background = element_rect(fill='#acc8d4',
colour='#acc8d4'),
plot.background = element_rect(fill='#8abbd0'),
axis.line = element_line(colour='black',
linetype = 'dashed'),
axis.line.x.bottom = element_line(colour='black'),
panel.grid.major = element_blank(),
panel.grid.minor = element_blank(),
legend.position = 'bottom',
legend.background = element_rect((fill='#acc8d4')),
legend.key = element_rect(fill='#acc8d4',
colour='#acc8d4'),
plot.margin=margin(5,5,15,5))+
annotation_custom(g,
xmin=60,
xmax=80,
ymin=75, ymax=120)

E o gráfico...

Como esperado, há uma correlação negativa entre o IBOV e o VIX. Abaixo, mostramos que houve um aumento da volatilidade nas últimas semanas associado ao coronavírus.

(*) Mais sobre como modelar o VIX em nosso Curso de Econometria Financeira usando o R.

___________


(*) O script completo do Comentário estará disponível logo mais no Clube do Código.

Compartilhe esse artigo

Facebook
Twitter
LinkedIn
WhatsApp
Telegram
Email
Print

Comente o que achou desse artigo

Outros artigos relacionados

Como planejar um pipeline de previsão macroeconômica: da coleta ao dashboard

Montar um pipeline de previsão macroeconômica não é apenas uma tarefa técnica — é um exercício de integração entre dados, modelos e automação. Neste post, apresento uma visão geral de como estruturar esse processo de ponta a ponta, da coleta de dados até a construção de um dashboard interativo, que exibe previsões automatizadas de inflação, câmbio, PIB e taxa Selic.

Coletando e integrando dados do BCB, IBGE e IPEA de forma automatizada

Quem trabalha com modelagem e previsão macroeconômica sabe o quanto é demorado reunir dados de diferentes fontes — Banco Central, IBGE, IPEA, FRED, IFI... Cada um com sua API, formato, frequência e estrutura. Esse gargalo de coleta e padronização consome tempo que poderia estar sendo usado na análise, nos modelos ou na comunicação dos resultados.

Foi exatamente por isso que criamos uma rotina de coleta automatizada, que busca, trata e organiza séries temporais econômicas diretamente das APIs oficiais, pronta para ser integrada a pipelines de previsão, dashboards ou agentes de IA econometristas.

Criando operações SQL com IA Generativa no R com querychat

No universo da análise de dados, a velocidade para obter respostas é um diferencial competitivo. Frequentemente, uma simples pergunta de negócio — “Qual foi nosso produto mais vendido no último trimestre na região Nordeste?” — inicia um processo que envolve abrir o RStudio, escrever código dplyr ou SQL, executar e, finalmente, obter a resposta. E se pudéssemos simplesmente perguntar isso aos nossos dados em português, diretamente no nosso dashboard Shiny?

Boletim AM

Receba diretamente em seu e-mail gratuitamente nossas promoções especiais e conteúdos exclusivos sobre Análise de Dados!

Boletim AM

Receba diretamente em seu e-mail gratuitamente nossas promoções especiais e conteúdos exclusivos sobre Análise de Dados!

como podemos ajudar?

Preencha os seus dados abaixo e fale conosco no WhatsApp

Boletim AM

Preencha o formulário abaixo para receber nossos boletins semanais diretamente em seu e-mail.