Mercado Financeiro

Modelos Multifatores usando VAR [R e Python]

Vamos investigar os fatores que representam mudanças inesperadas de variáveis macroeconômicas em retornos de ações. A ideia será denotar a mudança inesperada como o resíduo de variáveis macroeconômicas após a remoção de sua dependência dinâmica por meio do uso de um VAR e utilizar uma regressão linear para modelar a relação com o mercado acionário. Fazemos o uso das variáveis Câmbio real, Embi BR, PIB Mensal, Selic e IPCA. Para verificar a relação, usamos o R e o Python como ferramentas de construção do exercício.

Volatilidade Implícita no R e Python

A volatilidade implícita é uma medida que captura a expectativas dos investidores em relação à variação futura dos preços de um ativo subjacente (opções), como ações, moedas, commodities, entre outros. Veremos como é possível estimar a volatilidade implícita de ações utilizando o R e o Python como ferramentas.

Aplicações de Modelos de Volatilidade: otimização de portfólio usando GARCH

Uma aplicação interessante da variância calculada a partir dos modelos da família ARCH é a possibilidade de obter os pesos para um portfólio de mínima variância ao longo do tempo. Veremos neste artigo como obter as medidas para um portfólio de dois ativos e a possibilidade do cálculo por meio do R e do Python.

Aplicações de Modelos de Vol: Beta Dinâmico usando GARCH

O Beta de Mercado é uma medida financeira que representa a sensibilidade ou volatilidade de um ativo em relação ao mercado como um todo. Em outras palavras, o Beta de Mercado mede a resposta esperada de um ativo a movimentos no mercado de referência, geralmente representado por um índice amplo, como o índice geral de ações de um país (por exemplo, o S&P 500 nos EUA e o Ibovespa no Brasil).

Aplicações de Modelos de Volatilidade: Covariância Dinâmica usando GARCH

Os efeitos GARCH na volatilidade levam a uma variabilidade no tempo dos retornos. Essa variação no tempo tem um impacto direto na relação entre os retornos de dois ativos. Quando sua variância varia com o tempo, também sua covariância muda com o tempo. Portanto, é de interesse modelar essa dinâmica com o objetivo de conhecer a relação de dois ativos no tempo. Vamos realizar esse exercício utilizando o R e o Python como ferramentas.