Com base no modelo GARCH(1,1), realizamos realizar a modelagem da variância condicional dos log retornos diários do Ibovespa, abrangendo o período de janeiro de 2018 até dezembro de 2023. O objetivo principal é compreender a implementação desse modelo utilizando a linguagem de programação Python, além de conduzir uma análise do mercado acionário brasileiro ao longo do período amostral.
Ao concluirmos este exercício, teremos a capacidade de obter uma medida representativa da variância de longo prazo da série temporal. Essa medida poderá ser comparada com a variância histórica, permitindo-nos inferir se a volatilidade presente está atualmente inferior ou superior àquela projetada para o futuro. Essa análise contribuirá para uma melhor compreensão da dinâmica da volatilidade no mercado acionário brasileiro.
