CAPACIDADE PREDITIVA DOS MODELOS DA FAMÍLIA ARCH

Autores/as

  • Raphael Silveira Amaro Universidade Federal de Santa Maria
  • Paulo Sergio Ceretta Universidade Federal de Santa Maria
  • Kelmara Mendes Vieira Universidade Federal de Santa Maria

DOI:

https://doi.org/10.18028/rgfc.v6i1.1376

Resumen

Nas últimas décadas, um notável número de modelos, variantes da família Autoregressive Conditional Heteroscedastic, foram desenvolvidos e testados empiricamente, tornando extremamente complexo o processo de escolha de um modelo específico. Esta pesquisa busca comparar a capacidade preditiva, utilizando o Model Confidence Set procedure, de cinco modelos de heterocedasticidade condicional, levando em consideração oito diferentes distribuições de probabilidade estatística. As séries financeiras utilizadas referem-se às séries de log-retorno do Índice Bovespa e do Índice Dow Jones Industrial, no período compreendido entre 27 de outubro de 2008 e 30 de dezembro de 2014. As evidências empíricas demonstraram que, em geral, os modelos concorrentes possuem uma grande homogeneidade para realizar previsões, tanto para um mercado acionário de um país desenvolvido quanto para um mercado acionário de um país em desenvolvimento. Depreende-se um resultado equivalente para as diferentes distribuições de probabilidade estatísticas utilizadas.

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Biografía del autor/a

Raphael Silveira Amaro, Universidade Federal de Santa Maria

Mestrando em Administração (UFSM). Especialista em Finanças, Controladoria e Auditoria (FGV).

Paulo Sergio Ceretta, Universidade Federal de Santa Maria

Doutor em Engenharia de Produção (UFSC). Mestre em Engenharia de Produção (UFSM). Professor do Programa de Pós-graduação em Administração da Universidade Federal de Santa Maria (UFSM).

Kelmara Mendes Vieira, Universidade Federal de Santa Maria

Doutora em Administração (UFRGS). Mestre em Administração (UFRGS). Professora do Programa de Pós-graduação em Administração da Universidade Federal de Santa Maria (UFSM).

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Publicado

2016-03-07

Número

Sección

Artigos