Mudanças de regime e outliers em modelos de volatilidade com dados intradiários acessíveis}

• Processo: 25/20266-2
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Mestrado
• Data de Início da vigência: 01 de outubro de 2025
• Data de Término da vigência: 28 de fevereiro de 2027
• Área de conhecimento: Ciências Sociais Aplicadas - Economia - Métodos Quantitativos em Economia
• Pesquisador responsável: Carlos Cesar Trucios Maza
• Beneficiário: Cristiane Yi Jung Li
• Instituição Sede: Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica (IMECC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 25/06131-7 - Modelagem e Previsão de Medidas de Risco com Dados Intradiários: Abordagens Diária e de Alta Frequência, AP.R
• Assunto(s): Análise de séries temporais
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Dados intradiários | medidas de risco | Outliers | Regime-Switching | Séries Temporais | volatilidade | Econometria de séries temporais

Resumo

A modelagem e previsão da volatilidade, bem como de outras medidas de risco, desempenham um papel importante em diversas aplicações nas áreas de economia e finanças, como alocação de carteiras, gerenciamento de risco, precificação de opções e estratégias de negociação, entre outras. Dentre os modelos mais amplamente utilizados para esse fim, destacam-se os modelos da família GARCH, os quais consideram que a volatilidade no tempo $t$ é completamente determinada pela própria volatilidade e pelos retornos ao quadrado em tempos anteriores. Nos últimos anos, diversos estudos têm destacado as vantagens do uso de dados intradiários nesse tipo de modelagem. Em particular, o uso de dados intradiários acessíveis (preço de abertura, fechamento, máximos e mínimos) tem se mostrado uma alternativa promissora pois superam os modelos GARCH tradicionais e apresentam desempenho competitivo em relação às variantes que utilizam dados de alta frequência, mas com custos computacionais e financeiros significativamente menores. Apesar do bom desempenho, os modelos GARCH baseados em dados intradiários acessíveis geralmente não incorporam duas características frequentemente observadas em séries financeiras: a presença de outliers aditivos e mudanças de regime. Esses aspectos constituem o foco central desta proposta de pesquisa de mestrado. Espera-se que o desenvolvimento desta dissertação resulte na publicação de um artigo científico e, idealmente, na conquista de uma premiação na categoria \textit{Best Student Paper} em um congresso científico internacional. As metodologias desenvolvidas serão implementadas e disponibilizadas em repositórios públicos no GitHub, bem como em um pacote para a linguagem R a ser submetido ao CRAN, permitindo que usuários finais se beneficiem diretamente dos avanços gerados por esta pesquisa.