Mercado Financeiro

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.

Aplicações de Modelos de Volatilidade: VaR Dinâmico com GARCH usando Python

Uma aplicação interessante da variância calculada a partir dos modelos da família ARCH é a possibilidade de estimar o Value at Risk ao longo do tempo de uma carteira ou ativo. Mostramos como aplicar um VaR por meio de um GARCH utilizando o Python como ferramenta.

Aplicações de Modelos de Volatilidade: Premissas e Previsão

Vamos verificar algumas premissas importantes sobre os modelos de volatilidade ARCH/GARCH, o funcionamento da geração de previsões dos modelos e como avaliar os resultados utilizando o R e o Python.