garch python

Uma importante medida em finanças é o risco associado a um ativo, e a volatilidade é talvez a medida de risco mais amplamente utilizada. Dentre as várias técnicas disponíveis para estimar a volatilidade, as técnicas de Aprendizado de Máquina têm se mostrado bastante eficazes em comparação com os métodos convencionais. Neste contexto, analisamos a previsão da volatilidade do Ibovespa utilizando métodos GARCH, SVR (Support Vector Regression) e Redes Neurais, com o Python como ferramenta de análise.
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.
O que é Volatilidade? Como podemos calcular essa métrica? Este artigo apresenta uma breve introdução à volatilidade, descreve como podemos calcular a volatilidade utilizando Modelos de Volatilidade Condicional e demonstra a aplicação prática dessa abordagem para estimar a volatilidade da taxa de câmbio BRL/USD por meio da linguagem de programação Python.
Com base no modelo GARCH(1,1), iremos 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.
O que é Volatilidade? Como podemos calcular essa métrica? Este artigo apresenta uma breve introdução à volatilidade, descreve como podemos calcular a volatilidade utilizando Modelos de Volatilidade Condicional e demonstra a aplicação prática dessa abordagem para estimar a volatilidade da taxa de câmbio BRL/USD por meio da linguagem de programação Python.

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