Modeling and Forecasting of Realized Volatility: Evidence from Brazil

Modeling and Forecasting of Realized Volatility: Evidence from Brazil

dc.creatorWink Junior, Marcos Vinício
dc.creatorPereira, Pedro Luiz Valls
dc.date2011-12-02
dc.date.accessioned2022-11-03T21:19:16Z
dc.date.available2022-11-03T21:19:16Z
dc.identifierhttps://bibliotecadigital.fgv.br/ojs/index.php/bre/article/view/4056
dc.identifier.urihttps://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/5048012
dc.descriptionUsing intraday data for the most actively traded stocks of BOVESPA, this work has considered two recently developed models in the literature of the estimation and forecasting of realized volatility; The Heterogeneous Autorregressive Model of Realized Volatility (HAR-RV), developed by Corsi (2009) and the Mixed Data Sampling (MIDAS-RV), developed by Ghysels et al. (2004). Through statistical comparison of forecasts in-sample and out-of-sample, it was found that superior results of the MIDAS-RV modeloccurred only for the in-sample forecasting. However, for out-of-sample forecasts no statistically different results were found between the models. Also, there are evidences that the use of realized volatility inducesnormality in standardized returns.en-US
dc.descriptionUsando dados intradiários dos ativos mais negociados do índice BOVESPA este trabalho considerou dois modelos recentemente desenvolvidos na literatura de estimação e previsão de volatilidade realizada. São eles; Heterogeneous Autorregressive Model of Realized Volatility (HAR-RV), desenvolvido por Corsi (2009) e o Mixed Data Sampling (MIDAS-RV), desenvolvido por Ghysels et al. (2004). Através de medidas de comparação de previsão dentro e fora da amostra, constatou-se resultados superiores do modelo MIDAS-RV apenas para previsões dentro da amostra. Para previsões fora da amostra, no entanto, não houve diferença estatisticamente signi cativa entre os modelos. Também encontram-se evidências que a utilização da volatilidade realizada induz distribuições dos retornos padronizados mais próximas da normal.pt-BR
dc.formatapplication/pdf
dc.languageeng
dc.publisherSociedade Brasileira de Econometriaen-US
dc.relationhttps://bibliotecadigital.fgv.br/ojs/index.php/bre/article/view/4056/5823
dc.sourceBrazilian Review of Econometrics; Vol. 31 No. 2 (2011); 315-337en-US
dc.sourceBrazilian Review of Econometrics; v. 31 n. 2 (2011); 315-337pt-BR
dc.source1980-2447
dc.subjectRealized Volatility. HAR. MIDAS. High frequency financial data.en-US
dc.subjectC22en-US
dc.subjectC53en-US
dc.subjectC58en-US
dc.subjectVolatilidade Realizadapt-BR
dc.subjectHARpt-BR
dc.subjectMIDASpt-BR
dc.subjectDados financeiros intradiáriospt-BR
dc.subjectC22pt-BR
dc.subjectC53pt-BR
dc.subjectC58pt-BR
dc.titleModeling and Forecasting of Realized Volatility: Evidence from Brazilen-US
dc.titleModeling and Forecasting of Realized Volatility: Evidence from Brazilpt-BR
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion


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