Econometria financeira em alta frequência

• Processo: 19/15968-7
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Programa Capacitação - Treinamento Técnico
• Data de Início da vigência: 01 de agosto de 2019
• Data de Término da vigência: 30 de junho de 2021
• Área de conhecimento: Ciências Sociais Aplicadas - Economia - Métodos Quantitativos em Economia
• Pesquisador responsável: Marcelo Fernandes
• Beneficiário: Evandro Jivando de Amorim
• Instituição Sede: Escola de Economia de São Paulo (EESP). Fundação Getúlio Vargas (FGV). São Paulo , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 19/05798-7 - Econometria financeira em alta frequência, AP.R
• Assunto(s): Econometria Mercado financeiro Ativo financeiro Negociação Preços
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: alta frequência | Econometria financeira

Resumo

O projeto foca primordialmente em três linhas de pesquisa. A primeira continua o trabalho iniciado em _Descoberta de preços em carteiras de arbitragem_ (FAPESP 2013/22930-0), que propôs uma série de extensões para a análise tradicional de descoberta de preços. Fernandes & Scherrer (2018) mostram como analisar ativos que negociam em múltiplas plataformas, não necessariamente na mesma moeda. Dias, Fernandes & Scherrer (2018) discutem como configurar um estudo de descoberta de preços em tempo contínuo. Em particular, mostram que a medida de component share não varia com a frequência de amostragem, mesmo que as variâncias de cada mercado e/ou a correlação entre os mercados variem no tempo. Tal propriedade é de extrema conveniência, pois nos permite fazer inferência sobre o component share em tempo contínuo usando dados de baixa frequência menos suscetíveis a ruídos de microestrutura. O arcabouço em tempo contínuo também é bem oportuno. De fato, Hasbrouck (2018) argumenta a favor de análises de descoberta de preços em alta resolução usando preços e cotações em nanosegundos. O segundo tema versa mais sobre minha pesquisa em medidas realizadas de variação e co-variação. Corradi, Distaso & Fernandes (2012) mostram como testar por transmissão de volatilidade entre mercados de um modo não paramétrico. Corradi, Distaso & Fernandes (2018) contemplam um arcabouço similar para identificar transmissão de saltos. Em ambos, boa parte da dificuldade está em lidar com o fato de não observarmos as realizações dos processos estocásticos que governam a dinâmica das volatilidades e dos saltos em cada mercado. Em particular, precisamos considerar explicitamente o erro de estimação resultante na distribuição limite das estatísticas de teste. A teoria assintótica é particularmente difícil para o caso de saltos, pois não sabemos nem menos se existem saltos realmente. Por isso procuramos cuidadosamente desenvolver um teste que automaticamente rejeita a transmissão de saltos na ausência de saltos em pelo menos um ativo/mercado. A ideia agora é derivar uma metodologia similar para identificar erros de apreçamento nos mercados financeiros, sempre levando em conta que temos apenas estimativas não paramétricas das exposições de cada ativo aos fatores de risco. Finalmente, a terceira vertente lida com negociação em alta frequência (HFT). Tais participantes de mercado empregam estratégias automatizadas de negociação que se destacam por velocidades extraordinárias. Como tipicamente evitam manter posições por mais que alguns segundos, é padrão vê-los como intermediários. A literatura de HFT vem ganhando bastante momento nos últimos tempos, discutindo tópicos como dispersão de velocidade, comportamento predatório, fragmentação de mercados e determinantes de cancelamento de ordens, entre outros. Independente do tema em específico, a pergunta subjacente é sempre a mesma, a saber, como HFT afeta a qualidade/liquidez dos mercados. Estou começando a trabalhar nesta literatura usando uma base de dados única da B3 com o intuito de entender como HFT afeta não apenas a qualidade/liquidez dos mercados, mas também a descoberta de preços.