Volatilidade de dados intradiários: comportamento multiescala do Ibovespa frente à pandemia COVID-19

Abstract

Em mercados financeiros, a modelagem da volatilidade vem sendo uma estratégia muito utilizada por refletir as incertezas sobre as variações dos preços dos ativos. Incorporando peculiaridades de séries financeiras, este estudo estimou a volatilidade para o índice intradiário do mercado acionário brasileiro (Ibovespa) por meio de modelos ARIMA-APARCH em diferentes frequências temporais com o auxílio da técnica de decomposição wavelet MODWT. Este trabalho propõe a análise dos impactos dos componentes de frequência no comportamento da volatilidade de retornos intradiários com o uso de séries de detalhes wavelet em diferentes horizontes temporais, em um período atípico nos mercados financeiros mundiais, gerado pela pandemia do COVID-19. Os resultados empíricos sugerem baixa volatilidade incondicional e fortes sinais de persistência em todas as frequências analisadas. A assimetria na volatilidade é evidenciada nas frequências maiores, com efeito alavancagem presente apenas nas séries de detalhes com variações de 15-120 min., o que é corroborado com os resultados obtidos com a série reconstruída. Os comportamentos evidenciados impactam na elaboração de estratégias de investimento de curto prazo e gerenciamento de risco, uma vez que os choques positivos e negativos, como os dados pela pandemia mundial do COVID-19, têm impactos diferenciados sobre a volatilidade dos retornos em prazos menores. As informações obtidas podem contribuir na análise de futuros eventos atípicos no mercado acionário brasileiro embasando a tomada de decisão dos agentes econômicos.

Keywords

• volatilidade
• índice ibovespa
• modelos aparch
• transformada de wavelets