Tratamento de dados em alta frequência e estimação de medidas de volatilidade: um estudo de caso para petr4

Autores

  • Alcides Carlos Araújo Universidade de São Paulo
  • Alessandra Montini Universidade de São Paulo

DOI:

https://doi.org/10.5020/2318-0722.23.2.262-276

Resumo

O artigo tem objetivo de analisar o tratamento de dados em alta frequência para a estimação de medidas de volatilidade percebida (realized volatility - RV). Para atingir os objetivos, buscou-se analisar as metodologias para limpeza de outliers e agregação dos preços. Para os métodos de agregação, consideraram-se as seguintes formas de amostragem: último preço negociado; preço ponderado pelo volume; preço ponderado pelo logaritmo do volume; preço ponderado pelo número de negociações; mediana dos preços e preços de maior volume associado. Foram estudadas as métricas RCov (sensível a problemas de microestrutura), rOWCov, medRV, minRV e rRTSCov, consideradas robustas a saltos e ruídos de microestrutura. Quanto aos resultados, observou-se que a remoção de outliers não influenciou de maneira significativa o processo de estimação da volatilidade percebida. Em relação à análise de agregação dos preços, por meio de uma simples mudança na metodologia, observaram-se diferenças significativas nas estimativas das volatilidades percebidas. Para a análise dos métodos de agregação, considerando as seis formas de amostragem, verificou-se que todas as medidas foram sensíveis às mudanças na forma de amostragem para agregar os preços. Do ponto de vista prático, gerenciar dados em alta frequência é um desafio devido à necessidade de manipulação de grandes bases. Por esse motivo, a não correção de possíveis problemas nos bancos de dados pode gerar estimativas de variabilidade imprecisas para a gestão de riscos. O artigo contribui por realizar uma revisão dos estimadores da volatilidade percebida mais recentes, buscando comparar a consistência em relação às diferentes formas de agregação e tratamento da série de preços.

Biografia do Autor

Alcides Carlos Araújo, Universidade de São Paulo

Doutorando em Administração com ênfase em métodos quantitativos pela Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade da Universidade de São Paulo, FEA/USP.

Alessandra Montini, Universidade de São Paulo

Doutora em Administração de Empresas pela Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade da Universidade de São Paulo (FEA/USP). Professora do Programa de Pós-Graduação em Administração da FEAUSP.

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Publicado

26.06.2017

Como Citar

ARAÚJO, A. C.; MONTINI, A. Tratamento de dados em alta frequência e estimação de medidas de volatilidade: um estudo de caso para petr4. Revista Ciências Administrativas, [S. l.], v. 23, n. 2, p. 262–276, 2017. DOI: 10.5020/2318-0722.23.2.262-276. Disponível em: https://ojs.unifor.br/rca/article/view/4082. Acesso em: 30 set. 2022.

Edição

Seção

Artigos