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O principal objetivo desta dissertação é a comparação entre o uso de dados de alta frequência (cotações intradiárias) e de dados diários na construção de carteiras de mínima variância através de 30 ativos da B3 no período entre janeiro de 2017 e julho de 2019. Os dados de alta frequência necessitaram de tratamento diferenciado a fim de mitigar o viés proveniente dos ruídos de microestrutura e dos eventos corporativos das empresas que afetam o preço de mercado. As abordagens para estimativa das matrizes de covariâncias com dados de alta frequência foram divididas em dois tipos: uma abordagem que não é robusta à falta de sincronização entre a negociação dos diferentes ativos do portfólio e uma medida de covariância para dados de alta frequência robusta à falta de sincronização. A dinâmica da previsão da matriz de covariâncias para portfólios de alta frequência não robustos à sincronização é especificada de acordo com os modelos EWMA RiskMetrics e DCC-GARCH. Para a dinâmica da matriz de covariâncias robusta à sincronização das negociações intradiárias dos ativos, implementamos os métodos LASSO-VAR e adaLASSO-VAR de Callot et al. (2017) com o uso do estimador Kernel Realizado Multivariado. As carteiras que utilizam dados de alta frequência são comparadas com portfólios construídos através das cotações diárias baseadas na matriz de covariância amostral, EWMA RiskMetrics, DCC-GARCH, métodos de encolhimento linear para a covariância, métodos por análise de fatores, carteira igualmente ponderada, além dos retornos do índice Ibovespa no mesmo período. O desempenho dos portfólios é mensurado através das estatísticas de performance relacionadas aos retornos, risco e turnover com frequência de rebalanceamento diária, semanal e mensal para os pesos dos portfólios. Nossos resultados apontam que os métodos LASSO-VAR e adaLASSO-VAR apresentaram elevado turnover e menor retorno líquido na comparação entre os portfólios construídos com os retornos diários. The main objective of this dissertation is compare the performances resulting from the use of high frequency data (intradaily returns) and low frequency data (daily returns) for the construction of minimum variance portfolios through 30 B3 assets in the period between January 2017 and July 2019. The high-frequency data required different treatment in order to mitigate the bias arising from the microstructure noise and companies corporate events that affect the market price. The approaches for estimating covariance matrices with high frequency data have been divided into two types: an approach that is not robust to the lack of synchronization between the trading of different portfolio assets and a covariance measure for high frequency data robust to this synchronization. The dynamic of the high-frequency covariance matrix forecast not robust to trade synchronization is specified with EWMA RiskMetrics and DCC-GARCH models. For the dynamic of the covariance matrix robust to assets trade synchronization, we implement the LASSO-VAR and adaLASSO-VAR methods by Callot et al. (2017) with the Multivariate Realized Kernel estimator. The high-frequency portfolios are compared with daily prices portfolios built through the sample covariance matrix, EWMA RiskMetrics, DCC-GARCH, shrinkage methods, factor analysis methods, equally weighted portfolio and the Ibovespa index returns for the same period. The performance of the portfolios is measured by statistics for returns, risk and turnover with daily, weekly and monthly re-balancing schemes for the portfolios weights. Our results suggests that LASSO-VAR and adaLASSO-VAR shows high turnover and lower net returns compared to daily returns portfolios.

A estratégia de pares é um popular método de negociação de ativos financeiros. Um dos motivos para isso se deve ao fato de que o resultado desse tipo de operação procede somente da relação entre os preços de dois ativos e não da direção do mercado. Somente a possibilidade de capturar ineficiências na precificação dos ativos é o que permite a obtenção de lucros sistemáticos por meio de um método de negociação de ativos. Com base na abertura de uma posição comprada (long) e, no mesmo instante, uma posição vendida (short), essa estratégia de arbitragem estatística busca obter lucros por conta da convergência dos preços dos ativos negociados. Dessa forma, o objetivo deste trabalho é analisar o desempenho da estratégia de pares em diferentes frequências de dados no mercado acionário brasileiro. Esta pesquisa baseou-se em Perlin (2009), em que foi encontrado o resultado de que as ineficiências de mercado aparecem em maior quantidade nos dados de maiores frequências, nesse caso diário, semanal e mensal. O presente trabalho estende o leque de frequências entrando no universo intradiário com frequências de amostragem em 1, 5, 15, 30, 60 minutos e diários. O período de tempo da base de dados utilizada nesta pesquisa se estende de 1º de janeiro de 2008 a 31 de dezembro de 2011. Para compor a base de dados, foram utilizados os 20 ativos com maior número de contratos negociados no período. A metodologia empregada nesta pesquisa utiliza a técnica de períodos de treinamento e de negociação. Nos períodos de treinamento, os pares de ativos são selecionados de acordo com os menores desvios quadráticos nos seus preços normalizados. Nos períodos de negociação, a estratégia verifica as operações realizadas em cada par de ativo previamente selecionado. Os resultados da pesquisa confirmam a hipótese primária de que quanto maior a frequência de amostragem, maiores as evidências de ineficiência de mercado. Para chegar a essa conclusão, foram comparados os índices de Informação da estratégia de pares nas diferentes frequências de dados. The pairs trading strategy is a popular method for trading financial assets. One of the reasons for such popularity is that the result of this type of operation depends solely on the relationship between the price of two assets, and not on the overall market condition. The possibility of spotting inefficiencies in assets pricing is what allows the investor to make consistent profits using a systematic method for trading financial contracts. Based on the opening of a long and short position, this statistical arbitrage strategy seeks to profit when the prices of both assets converge to their historical behavior. The objective of this paper is to analyze the performance of the pairs trading strategy for different frequencies of data in the Brazilian Stock Market. The study was based on Perlin (2009), which shows that market inefficiencies are higher for stock data sampled in higher frequency, in this case daily, weekly and monthly. The present research extends the range of frequencies to the intraday universe with stock prices sampled at 1, 5, 15, 30 and 60 minutes and daily. The period of the database starts from 1st January 2008 until 31st December 2011. The selection of stocks comprises the twenty assets with the highest number of contracts negotiated in the period. The methodology employed in this research uses training periods and periods of technical negotiations. In the training period, the selection of pairs for each stock is based on the lowest quadratic variation of their normalized prices. In the trading period, the strategy checks the performance of the previously defined trades. The results of the study, which compared the Sharpe ratios of the pairs trading strategy for the different frequency of the data, confirm the primary hypothesis that the higher sampling frequency, the higher evidence of market inefficiency. La estrategia de pares es un método popular para la negociación de activos financieros. Uno de los motivos para ello se debe al hecho de que el resultado de este tipo operaciones proviene exclusivamente de la relación entre los precios de dos activos y no de la dirección del mercado. Solamente la posibilidad de capturar las ineficiencias de fijación de precios de los activos es lo que permite la obtención de lucros sistemáticos a través de un método de negociación de los activos. Basada en la apertura de una posición comprada (long), y en el mismo instante, una posición vendida (short), esta estrategia de arbitraje estadístico pretende obtener lucros por cuenta de la convergencia de los precios de los activos negociados. De esta forma, el objetivo de este trabajo es analizar el desempeño de la estrategia de pares en diferentes frecuencias de datos en el mercado bursátil brasileño. Esta encuesta se basó en Perlin (2009), donde fue encontrado el resultado de que las ineficiencias del mercado aparecen en mayor cantidad en los datos de mayor frecuencia, este caso diario, semanal y mensual. El presente trabajo amplía la gama de frecuencias entrando en el universo entredía con frequencia de muestreo a 1, 5, 15, 30, 60 minutos y diarios. El período de tiempo de la base de datos utilizada en esta encuesta se extiende de 1º de enero de 2008 a 31 diciembre de 2011. Para componer las bases de datos fueron utilizados los veinte activos con el mayor número de contratos negociados en el período. La metodología utilizada en esta encuesta utiliza la técnica de los períodos de entrenamiento y períodos de negociaciones. En los períodos de entrenamiento, los pares de los activos se seleccionan de acuerdo con las menores desviaciones cuadráticas en sus precios normalizados. En los períodos de negociaciones, la estrategia verifica las operaciones realizadas en cada par de activos previamente seleccionado. Los resultados de la encuesta confirman la hipótesis primaria de que cuanto mayor sea la frecuencia de muestreo, más grande la ineficiencia del mercado. Para llegar a esta conclusión, se compararon los índices de Sharpe de la estrategia de los pares en las diferentes frecuencias de datos.

In this paper, the relationship between macroeconomic fundamentals and asset prices is explored by estimating the impact of macroeconomic announcements in the Brazilian futures market. Using intraday data from October 2008 to January 2011, results show that external macroeconomic announcements dominate price changes in the Foreign Exchange and Ibovespa futures markets, while the impact of the domestic ones is mainly restricted to Interest Rate futures contracts. There is also evidence that price reactions are conditional on the state of the economy.

O presente trabalho utiliza os dados disponibilizados pela BM&FBovespa para analisar as ações da Petrobrás para os meses compreendidos entre julho e agosto de 2010 e outubro de 2008. Primeiramente, apresentamos uma discussão detalhada sobre a manipulação desses dados, na qual explicitamos a impossibilidade de se usar o mid-price quote devido ao número elevado de ofertas de compra/venda com preços muito elevados/baixos. Verificamos alguns dos fatos estilizados empíricos apontados por Cont (2001), entre outros consagrados na literatura de microestrutura. Em geral, os dados replicaram os fatos estilizados. Aplicamos o filtro proposto por Brownlees e Gallo (2006) às ações da Petrobrás e analisamos a sensibilidade do número de possíveis outliers encontrados pelo filtro a variação dos parâmetros desse filtro. Propomos utilizar o critério de Akaike para ordenar e selecionar modelos de duração condicional cujas amostras de duração possuem tamanhos distintos. Os modelos selecionados, nem sempre são aqueles em que os dados foram filtrados. Para o ajuste ACD (1,1), quando considerados apenas os modelos bem ajustados (resíduos não autocorrelacionados), o critério de Akaike indica como melhor modelo aquele em que os dados não foram filtrados. This study uses data provided by BM&FBovespa to analyze Petrobras' stock for the months between July and August 2010 and October 2008. First, we present a detailed discussion about handling data, we show the impossibility of using the mid-price quote due to the high number of buy / sell orders that present very high / low prices. We checked some of the empirical stylized facts pointed out by Cont (2001), among others enshrined in the microstructure literature. In general, the stylized facts were replicated by the data. We apply the filter, proposed by Brownlees and Gallo (2006), to Petrobras' stock and we analyze the sensitivity of the number of possible outliers found by the filter with respect to the filter's parameters variation. We propose using the Akaike criterion to sort and select conditional duration models whose samples have different length sizes. The selected models are not always those in which the data has been filtered. For the ACD (1,1) setting, when we consider only well-adjusted models, the Akaike criterion indicates as better model as one in which the data were not filtered.

This study aims to analyze price discovery in the foreign exchange market in Brazil and indicate which market (spot or futures) adjusts more quickly to the arrival of new information. Using high frequency data from January/2008 to June/2013, we estimate the following price discovery metrics: Information Share (IS), Component Share (CS) and Price Discovery Efficiency Loss (PDEL). We find that futures market dominates price discovery since it responds for 66.2% of the variation in the fundamental price shock and for 97.4% of the fundamental price composition. In a dynamic perspective, futures market is also more efficient since, when markets are subjected to a shock in the fundamental price, it is faster to recover to equilibrium. We also investigated whether results are robust to sub-samples. When we break in sub-samples by semester, price discovery figures confirm futures dominance in all sub-samples. Spot market offer-demand disequilibrium, central bank interventions and external institutional investors' pressure in the futures market emerge as potential explanatory factors to the variation in price discovery metrics between semesters.

Made available in DSpace on 2016-03-02T12:59:08Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2012. Added 1 bitstream(s) on 2016-03-02T13:12:53Z : No. of bitstreams: 1 ISSN1676-7608-2012-11-03-304-320.pdf: 2188128 bytes, checksum: 007d52043cf2a5176a4c2604b56b99a0 (MD5) O objetivo dessa pesquisa é verificar e analisar a existência no Brasil dos principais fatos estilizados observados em séries temporais financeiras: agrupamento de volatilidade, distribuições de probabilidades com caudas gordas, presença de memória de longo alcance na série temporal dos retornos absolutos, ausência de autocorrelação linear dos retornos, assimetria ganho/perda, gaussianidade agregativa, decaimento lento da autocorrelação dos retornos absolutos, correlação volume/volatilidade e efeito de alavancagem. Para isso, foram utilizadas e analisadas as cotações intraday de ações de dez companhias negociadas na Bolsa de Valores, Mercadorias e Futuros que correspondem juntas a uma participação de 52,1%, para a data de 01/09/2009, no Índice Bovespa. A partir da análise dos dados foi possível verificar a existência dos fatos estilizados e que eles apresentam um comportamento compatível com os dos mercados internacionais. The objective of this paper is to verify and analyze the existence in Brazil of stylized facts observed in financial time series: volatility clustering, probability distributions with fat tails, the presence of long run memory in absolute return time series, absence of linear return autocorrelation, gain/loss asymmetry, aggregative gaussianity, slow absolute return autocorrelation decay, trading volume/volatility correlation and leverage effect. We analyzed intraday prices for 10 stocks traded at the BM&FBovespa, responsible for 52.1% of the Ibovespa portfolio on Sept. 01, 2009. The data analysis confirms the stylized facts, whose behavior is consistent with what is observed in international markets. Universidade Estadual do Norte do Paraná (UENP), PR, Brasil Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho (UNESP), Faculdade de Engenharia de Bauru (FEB), Departamento de Engenharia de Produção, Bauru, SP, Brasil Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho (UNESP), Faculdade de Engenharia de Bauru (FEB), Departamento de Engenharia de Produção, Bauru, SP, Brasil

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:26:16Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2010-12-17Bitstream added on 2014-06-13T18:54:26Z : No. of bitstreams: 1 nervis_jj_me_bauru.pdf: 692937 bytes, checksum: a9ef52afbfe5a4ae6482213875cfd47d (MD5) Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) Estudos que proporcionem conhecer de forma mais adequada o mercado de capitais brasileiro são uma necessidade para um país que a cada dia tem a sua importância no cenário internacional acentuada. Compreender a dinâmica das flutuações do mercado de ações é um desafio científico possibilitado, no Brasil, por dois aspectos importantes: disponibilidade de dados de alta frequencia sobre os preços praticados no mercado e a utilização de métodos computacionais. O objetivo dessa pesquisa é verificar e analisar os principais fatos estilizados observados em séries temporais financeiras: agrupamento de volatilidade, distribuições de probabilidade com caudas gordas e a presença de memória de longo alcance na série temporal dos retornos absolutos. Para isso, foram utilizadas e analisadas as cotações intraday de ações de dez companhias negociadas na Bolsa de Valores, Mercadorias e Futuros que correspondem juntas a uma participação de 52,1%, para a data de 01/09/2009, no Ìndice Bovespa. Verificou-se a existência de vários fatos estilizados em todas as ações da amostra, bem como se procedeu a caracterização desses comportamentos por meio de gráficos e medidas estatísticas Studies that provide to know in a more suitable way the Brazilian money market are a necessity for a country that has its importance increased in the international scenery every day. Understanding the dynamics of the stock market fluctuation is a scientific challenge possible, in Brazil, because of two important aspects: availability of high frequency data on the prices practiced in the stock market and the use of computing methods. The objective of this survey is to verify and analyze the stylized facts observed in financial seasonal series: gathering of volatility, probability distribution with fat tails and the presence of high reaching memory in the seasonal series of abolute recurrence. For this, it was used and analyzed the intraday quotations over stocks of ten enterprises in the stock exchange, commodities and futures that correspond together to a participation of 52,1% to th data of 09/01/2009, in the Bovespa index. It was verified the existence os several stylized fact in all stock samples and how it was preceded the characterization of this behavior by graphic displays and statistical measures

Mestrado em Economia Monetária e Financeira Nesta dissertação c feito um estudo sobre o novo método ou procedimento (não paramétrico) de estimação da volatilidade recentemente proposto na literatura, a Realized Volatility (RV), obtido pela soma dos produtos cruzados dos retornos de alla- frcqucncia intra-diários. O objectivo principal do estudo consiste em fazer uma aplicação empírica da RV ao índice PSI2(), focando sobretudo nos estudos das propriedades das distribuições condicionais c não condicionais, confrontando com os resultados já obtidos na literatura. Considerando duas séries de frequências de 5 e 30 minutos verificamos que ambas as distribuições empíricas da RV são não normais c fortemente enviesado à direita, enquanto que as distribuições marginais do logaritmo da RV são aproximadamente normais, assim como as distribuições dos retornos estandardizados. O logaritmo da RV apresenta uma forte dependência temporal c parece ser bem descrita por um processo de memória longa. Esses resultados são consistentes com os estudos já efectuados. Verificamos ainda que logaritmo da RV exibe o efeito assimétrico da volatilidade. Considerando a volatilidade como uma variável observável, em vez de latente como nos modelos ARCH {AutoRegressive Conditional Heteroskedastic) e de Volatilidade Estocástica (VE), propomos modelar as características dinâmicas do logaritmo da RV através do modelo ARFIMA (Autoregressive Fractionally Integrated Moving Average). In this dissertalion, it is done a sludy about a new (non-paramclric) method or proccdure to cstimatc the volatility rcccntly proposcd in literatures, Realized Volatility (RV), which can bc obtaincd by summing of cross-products of high frcqucncy intraday rclurns. The main objective of this study is to perform an cmpirical application of RV to the PSI2() index, focuscd on lhe conditional and unconditional propcrtics, and to compare with the results that have appeared in lilcrature. Considering two series of frcquencies 5 and 30 minutes wc find for bolh that lhe distributions of RV are not normal and are highly skcwcd to the right, while lhe log of RV are approximately normal, as are the distributions of the standardizcd rcturns. The log of RV show strong temporal dcpcndcncc and appear to bc wcll dcscribcd by long memory processes. Our results are consistent with lhe ílndings in literalurc. Wc also fínd that the log of RV exhibil the asymmctric volatility cffecl .Considering the volatility as an observablc variablc, instead of lalcnl as in ARCH {AutoRegressive Conditional Heteroskedastic) and Stochaslic Volatility (VE) modcls, wc modcllcd lhe dynamic characlerislics of the log of RV series using ARFIMA {Autoregressive Fractionally Integrated Moving Average) modcls. info:eu-repo/semantics/publishedVersion

The goal of this paper is twofold. First, using five of the most actively traded stocks in the Brazilian financial market, this paper shows that the normality assumption commonly used in the risk management area to describe the distributions of returns standardized by volatilities is not compatible with volatilities estimated by EWMA or GARCH models. In sharp contrast, when the information contained in high frequency data is used to construct the realized volatilies measures, we attain the normality of the standardized returns, giving promise of improvements in Value at Risk statistics. We also describe the distributions of volatilities of the Brazilian stocks, showing that the distributions of volatilities are nearly lognormal. Second, we estimate a simple linear model to the log of realized volatilities that differs from the ones in other studies. The main difference is that we do not find evidence of long memory. The estimated model is compared with commonly used alternatives in an out-of-sample experiment.