Estimação da variância realizada do índice EWZ utilizando redes neurais artificiais

Resumo

Este trabalho apresentou a aplicação de uma nova técnica de estimação da variância realizada (RV) a partir de redes neurais artificiais (RNA) e comparou seu desempenho com os modelos de regressão linear múltipla (RLM) e de volatilidade implícita (IV) como preditor, a qual é obtida a partir do Volatility Index, VIX. O desempenho dos modelos é medido pelo R2 ajustado. A nova técnica proposta possui duas abordagens, a primeira utiliza a RV como vetor resposta da RNA enquanto a segunda utiliza o prêmio de risco de variância (VRP), o qual é composto pela combinação do VR e do VIX. As informações de mercado utilizadas neste trabalho são compreendidas entre 06 de Janeiro de 2016 e 01 de Maio de 2020 e foram coletadas a partir de um terminal Bloomberg. O ativo escolhido para o estudo é o índice MSCI Brazil, EWZ, negociado na bolsa de valores americanas NYSE. Os modelos são testados em quatro cenários distintos e observa-se que os desempenhos superiores ocorrem quando não há períodos de crise. Evidenciamos que o modelo de RNA com o VRP como vetor resposta apresenta o melhor desempenho entre os modelos estudados, e que este mesmo modelo, além do cenário sem crise, apresenta um desempenho superior quando há um período de crise em ambos os dados de treinamento e teste quando comparados com os cenários onde se tem uma crise apenas em um ou apenas em outro. Como o modelo de RNA com a RV como vetor resposta apresenta um desempenho consideravelmente inferior ao seu par, é válido ressaltar a importância do VIX em aumentar a acurácia deste modelo de RNA que utiliza o VRP como vetor resposta ao exercer um papel de normalizador.

Ficha do documento

Tipo

Dissertação

Ano

2020

Instituição

Fundação Getulio Vargas

Fonte

Repositório da FGV

Idioma

Português

Acesso

Acesso aberto

Identificador

oai:repositorio.fgv.br:10438/29970

Temas

EconomiaDados

Palavras-chave

Rede neural artificialVIXVariância RealizadaArtifical neural networkRealized varianceEconomiaRedes neurais (Computação)Análise de variânciaVolatilidade (Finanças)Índices de mercado de açõesMercado financeiro