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volatilidade do câmbio Archives - Análise Macro

Estimando a volatilidade do câmbio

By | Clube AM

A taxa de câmbio BRL/USD tem sofrido forte deterioração ao longo dos últimos anos. Em grande medida, isso reflete uma piora no cenário doméstico. De forma a verificar se os níveis de volatilidade verificados nesses anos são, de fato, maiores do que aqueles observados na média histórica, vamos estimar um modelo GARCH, como é visto no nosso Curso de Econometria Financeira usando o R. A partir desse modelo, podemos obter a volatilidade da taxa de câmbio.

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. Ainda que a volatilidade seja bem definida, ela não é diretamente observada na prática. Nós observamos os preços dos ativos e seus derivativos. A volatilidade deve ser, então, estimada com base nesses preços observados. Ainda que a volatilidade não seja diretamente observada, ela apresenta algumas características comuns associadas aos retornos dos ativos. Listamos abaixo algumas delas:

  • A volatilidade é alta em certos períodos e baixa em outros, configurando o que a literatura chama de volatility clusters;
  • A volatilidade evolui de maneira contínua, de modo que saltos não são comuns;
  • A volatilidade costuma variar em um intervalo fixo;
  • A volatilidade costuma reagir de forma diferente a um aumento muito grande nos preços e a um decréscimo igualmente muito grande, com o último representando maior impacto.

Essas características implicam que, de modo geral, a volatilidade é uma série estacionária. Ademais, essas características determinam a forma como os modelos serão construídos. De fato, alguns modelos de volatilidade são formatados justamente para corrigir a inabilidade dos atualmente existentes em capturar algumas das características mencionadas acima. Na prática, estima-se a volatilidade de um ativo com base nos seus preços ou derivativos. Tipicamente, três tipos de volatilidade são consideradas:

  • Volatilidade como o desvio-padrão condicional dos retornos diários;
  • Volatilidade implícita, obtida a partir de fórmulas de precificação (como Black-Scholes), com base nos preços do mercado de opções, é possível deduzir a volatilidade do preço da ação. Um exemplo desse tipo de procedimento é o VIX Index;
  • Volatilidade realizada, obtida com base em dados financeiros de alta frequência, como, por exemplo, retornos intraday de 5 minutos.

# Modelagem

Com efeito, para estimar a volatilidade da taxa de câmbio BRL/USD, primeiro, precisamos pegar a série via pacote rbcb no Sistema de Séries Temporais do Banco Central. Feito isso, podemos calcular o log retorno da série, estimar um modelo GARCH(1,1) para os mesmos, extraindo assim a série de volatilidade. O gráfico abaixo ilustra o comportamento da volatilidade ao longo do tempo. A série de câmbio é diária, para o intervalo de 1 de janeiro de 2014 a 5 de outubro de 2018.

A seguir, verificamos o log retorno do câmbio.

E, por fim, obtemos a volatilidade do câmbio.

Para quem deseja se aprofundar nesse tipo de análise de séries temporais financeiras, recomendo o nosso Curso de Econometria Financeira usando o R. Para interessados em econometria de modo geral, veja também nossos Cursos Aplicados de R.

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Membros do Clube AM têm acesso a todos os códigos desse e de vários outros exercícios.

Volatilidade da taxa de câmbio e o índice VIX

By | Clube AM

No mês de dezembro, iremos lançar uma nova versão do Clube do Código, que se chamará Clube AM. O projeto de compartilhamento de códigos da Análise Macro vai avançar para uma versão 2.0, que incluirá a existência de um grupo fechado no Whatsapp, de modo a reunir os membros do Novo Clube, compartilhando com eles todos os códigos dos nossos posts feitos aqui no Blog, exercícios de análise de dados de maior fôlego, bem como tirar dúvidas sobre todos os nossos projetos, exercícios e nossos Cursos e Formações.

Para ilustrar o que vamos compartilhar lá nesse novo ambiente, estou publicando nesse espaço alguns dos nossos exercícios de análise de dados. Esses exercícios fazem parte do repositório atual do Clube do Código, que deixará de existir. Além de todos os exercícios existentes no Clube do Código, vamos adicionar novos exercícios e códigos toda semana, mantendo os membros atualizados sobre o que há de mais avançado em análise de dados, econometria, machine learning, forecasting e R.

Hoje, vou mostrar um exercício que fizemos  que buscava relacionar o índice VIX com a volatilidade da taxa de câmbio. Como de praxe, o script começa com alguns pacotes que utilizamos no exercício.


library(BETS)
library(xts)
library(fGarch)
library(scales)
library(quantmod)
library(xts)
library(gridExtra)
library(tidyverse)
library(timetk)

Na sequência, pegamos os dados do câmbio diretamente do site do Banco Central e estimamos a volatilidade da mesma a partir de um modelo GARCH.


cambio = BETSget(1, from='2014-01-01')
cambiod = xts(cambio$value, order.by = cambio$date)
dcambio = diff(log(cambiod))
dcambio = dcambio[complete.cases(dcambio)]
m1=garchFit(~1+garch(1,1),data=dcambio,trace=F)
vol = fBasics::volatility(m1)
vol = xts(vol, order.by = cambio$date[-1])
volatilidade = tk_tbl(vol,
preserve_index = TRUE, rename_index = 'date')

Na sequência, pegamos o índice VIX, utilizando para isso o pacote quantmod. Com as duas séries em mãos, nós podemos juntá-las em um único tibble.


getSymbols('VIXCLS', src='FRED')
vix = tibble(date=as.Date(time(VIXCLS)),
vix = VIXCLS)

data = inner_join(vix, volatilidade, by='date') %>%
drop_na()
colnames(data) = c('date', 'vix', 'volcambio')

De posse dos dados, podemos gerar um gráfico como abaixo.

As séries costumam apresentar alguma correlação positiva. Mas é possível observar na ponta um descolamento das mesmas. Enquanto o VIX está indo para baixo, a volatilidade da taxa de câmbio USD/BRL apresentou uma alta considerável nos últimos dias.

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Índice VIX e Volatilidade da taxa de câmbio

By | Clube AM

Nessa sexta-feira, publicaremos a 74º edição do Clube do Código com um exercício envolvendo o índice VIX e a volatilidade da taxa de câmbio R$/US$. No exercício, é analisado se existe alguma precedência temporal entre as séries, bem como são estudadas as funções impulso-resposta a partir de um modelo multivariado.

O Clube do Código é o projeto de compartilhamento de códigos da Análise Macro. Seus códigos são compatilhados com os membros do Clube e com os alunos premium dos nossos Cursos Aplicados de R. Para ser assinante, visite a página do Clube.

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Estimando a volatilidade do câmbio a partir de um modelo GARCH

By | Macroeconometria

A taxa de câmbio BRL/USD tem sofrido forte deterioração ao longo desse ano. Em grande medida, isso reflete uma piora no cenário externo, com maior aversão a risco em relação a países emergentes como o Brasil. Por outro lado, o cenário eleitoral polarizado também tem dado sua parcela de contribuição para esse movimento de depreciação experimentado pelo câmbio. De forma a verificar se os níveis de volatilidade verificados esse ano são, de fato, maiores do que aqueles observados no passado recente, vamos estimar um modelo GARCH, como é visto no nosso Curso de Econometria Financeira usando o R. A partir desse modelo, podemos obter a volatilidade da taxa de câmbio.

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. Ainda que a volatilidade seja bem definida, ela não é diretamente observada na prática. Nós observamos os preços dos ativos e seus derivativos. A volatilidade deve ser, então, estimada com base nesses preços observados. Ainda que a volatilidade não seja diretamente observada, ela apresenta algumas características comuns associadas aos retornos dos ativos. Listamos abaixo algumas delas:

  • A volatilidade é alta em certos períodos e baixa em outros, configurando o que a literatura chama de volatility clusters;
  • A volatilidade evolui de maneira contínua, de modo que saltos não são comuns;
  • A volatilidade costuma variar em um intervalo fixo;
  • A volatilidade costuma reagir de forma diferente a um aumento muito grande nos preços e a um decréscimo igualmente muito grande, com o último representando maior impacto.

Essas características implicam que, de modo geral, a volatilidade é uma série estacionária. Ademais, essas características determinam a forma como os modelos serão construídos. De fato, alguns modelos de volatilidade são formatados justamente para corrigir a inabilidade dos atualmente existentes em capturar algumas das características mencionadas acima. Na prática, estima-se a volatilidade de um ativo com base nos seus preços ou derivativos. Tipicamente, três tipos de volatilidade são consideradas:

  • Volatilidade como o desvio-padrão condicional dos retornos diários;
  • Volatilidade implícita, obtida a partir de fórmulas de precificação (como Black-Scholes), com base nos preços do mercado de opções, é possível deduzir a volatilidade do preço da ação. Um exemplo desse tipo de procedimento é o VIX Index;
  • Volatilidade realizada, obtida com base em dados financeiros de alta frequência, como, por exemplo, retornos intraday de 5 minutos.

Com efeito, para estimar a volatilidade da taxa de câmbio BRL/USD, primeiro, precisamos pegar a série via pacote BETS no Sistema de Séries Temporais do Banco Central. Feito isso, podemos calcular o log retorno da série, estimar um modelo GARCH(1,1) para os mesmos, extraindo assim a série de volatilidade. O gráfico abaixo ilustra o comportamento da volatilidade ao longo do tempo. A série de câmbio é diária, para o intervalo de 1 de janeiro de 2014 a 5 de outubro de 2018.

O pico de volatilidade nesse intervalo ocorre dois dias depois do Joesley Day, quando havia um sentimento muito forte no mercado de que Michel Temer deixaria o Palácio do Planalto. E com ele, naturalmente, a agenda de reformas. De lá para cá, a série tem apresentado picos menores, associados a eventos específicos.

Para quem deseja se aprofundar nesse tipo de análise de séries temporais financeiras, recomendo o nosso Curso de Econometria Financeira usando o R. Para interessados em econometria de modo geral, veja também nossos Cursos Aplicados de R.

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