| O presente estudo tem por objetivo avaliar o desempenho preditivo de modelos de previsão de volatilidade, subdivididos em modelos de volatilidade histórica e de volatilidade condicionada, aplicados a uma amostra de ativos listados na Bovespa, em uma freqüência diária entre janeiro de 2000 e janeiro de 2009. A amostra é subdividida em dois períodos, pré e pós crise dos mercados financeiros, de modo a verificar se existe diferença no desempenho preditivo entre os modelos em momentos de alta volatilidade. Os critérios de estimação e previsão tomam por base a proposição de Brooks e Persand (2003) do uso de uma janela móvel, e o desempenho preditivo é avaliado em termos da Raiz do Erro Quadrado Médio para um horizonte de um dia. Os resultados obtidos indicam, de modo geral, um bom desempenho dos modelos GARCH (1,1) e EWMA, principalmente no período de menor volatilidade. Para o período de alta volatilidade observado entre Setembro de 2008 e Janeiro de 2009, constata-se relativa superioridade dos modelos GJR e EGARCH em relação aos demais, aspecto relevante para gestores de risco e agentes do mercado financeiro que necessitam de projeções de curto prazo da volatilidade para o gerenciamento de suas posições no mercado. |
