Mercado Financeiro

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.

Volatilidade de Ativos e Modelos de Volatilidade

Uma importante medida em finanças é o risco associado a um ativo e a volatilidade de ativos é talvez a medida de risco mais utilizada. Há, entretanto, diversas medidas de volatilidade. Portanto, no post de hoje, iremos verificar as características da volatilidade, os principais modelos e a possibilidade de estimação usando o R e o Python.

Introdução a dados financeiros e suas características

O objetivo da Econometria Financeira é prover conhecimentos básicos sobre séries temporais financeiras, introduzir técnicas estatísticas úteis para analisar dados financeiros, bem como apresentar aplicações práticas de alguns métodos econométricos. Nesse post, nós vamos discutir alguns conceitos básicos sobre como coletar dados financeiros, bem como algumas formas avaliar as propriedades estatísticas dessas séries.