Combinação da Projeção da Volatilidade Percebida Por Redes Neurais E Har (Combination of the Projection of Volatility Perceived by Neural Networks and Har)

ARAUJO, A. C. ; MONTINI, A. A. ; SAMPAIO, J. O. . Combinação da projeção da volatilidade percebida por redes neurais e har. REVISTA BRASILEIRA DE FINANÇAS: RBFIN = RBFIN: BRAZILIAN FINANCE REVIEW, v. 17, p. 51-79, 2019.

47 Pages Posted: 30 Sep 2020

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Alcides Araújo

University of Sao Paulo (USP), Faculty of Economics, Administration and Accounting (FEA), Students

Alessandra Montini

University of Sao Paulo (USP), Faculty of Economics, Administration and Accounting (FEA), Department of Administration, Students

Joelson Oliveira Sampaio

Getulio Vargas Foundation (FGV) - Sao Paulo School of Economics

Date Written: 2019

Abstract

Portuguese abstract:Este artigo analisa a combinação dos métodos HAR e Redes Neurais para melhor projetar a volatilidade percebida e, consequentemente, trazer maior eficiência na gestão de riscos. Para realizar as projeções, combinações e testes foi utilizada a série de volatilidade percebida do Ibovespa no período entre 2000 e 2018, totalizando 4530 observações. Os principais resultados evidenciam que a combinação de ambos os modelos resultou numa melhor previsibilidade da volatilidade percebida, o que pode ser interpretado como um ganho de eficiência para gestão de riscos. Adicionalmente, artigo também avaliou o desempenho dos modelos considerando a rentabilidade de trading com opções. Para o caso da rentabilidade, verificou-se que as combinações de modelos lineares e não lineares apresentaram melhor performance.

English abstract: This paper examines the combination of HAR and Neural Networks methods methods in order to improve the efficiency in predicting the Realized Volatility and, consequently, to achieve better efficiency in risk management. Using a sample of 4530 observations to carry out the projections, combinations and tests, the series of perceived volatility of the Ibovespa was collected in the period between 2000 and 2018. The main results show that the combination of both models resulted in a better predictability of the perceived volatility, which can be interpreted as an efficiency gain for risk management. In addition, the article also evaluated the performance of the models considering the profitability of trading with options. For the case of profitability, combinations of linear and non-linear models presented better performance.

Note: Downloadable document available in Portuguese.

Keywords: high frequency data, realized volatility, forecast combination

JEL Classification: G10, G30

Suggested Citation

Araújo, Alcides and Montini, Alessandra and Sampaio, Joelson Oliveira, Combinação da Projeção da Volatilidade Percebida Por Redes Neurais E Har (Combination of the Projection of Volatility Perceived by Neural Networks and Har) (2019). ARAUJO, A. C. ; MONTINI, A. A. ; SAMPAIO, J. O. . Combinação da projeção da volatilidade percebida por redes neurais e har. REVISTA BRASILEIRA DE FINANÇAS: RBFIN = RBFIN: BRAZILIAN FINANCE REVIEW, v. 17, p. 51-79, 2019., Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=3639288

Alcides Araújo

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Av. Prof. Luciano Gualberto 908
Sao Paulo
Brazil

Alessandra Montini

University of Sao Paulo (USP), Faculty of Economics, Administration and Accounting (FEA), Department of Administration, Students ( email )

Av. Prof. Luciano Gualberto
908 - Presidio 1 Sala G142
Sao Paulo 05508-900
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Joelson Oliveira Sampaio (Contact Author)

Getulio Vargas Foundation (FGV) - Sao Paulo School of Economics ( email )

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