Modelagem da volatilidade condicional incorporando o período não regular do pregão ao modelo APARCH: um estudo com ações listadas na BM&FBOVESPA

A volatilidade tem bastante destaque nos estudos de financas, pois e um parâmetro fundamental na precificacao de derivativos, alocacao eficiente de portfolios e gestao de risco. Acreditando que, durante o periodo nao regular do pregao, ocorre a chegada de informacoes relevantes capazes de impactar a volatilidade do dia, o presente estudo busca avaliar como os periodos after-market e pre-abertura impactam a estimacao da volatilidade condicional de um dia a frente. Para isso, utilizou-se o modelo Asymetric Power Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (APARCH), da familia ARCH, incorporando o periodo after-market, o leilao de pre-abertura e o overnight total, para avaliar se eles carregam informacoes relevantes para a modelagem da volatilidade. Foram analisadas as 20 acoes de empresas brasileiras listadas na BM&FBovespa e pertencentes ao indice BR TITANS 20 com ADRs listados nas bolsas de Nova York e na NASDAQ, no periodo de primeiro de janeiro de 2010 ate 24 de julho de 2015, a partir de dados intradiarios em intervalos de 15 minutos. Os resultados foram avaliados dentro da amostra pelo criterio de informacao AICc e pela significância estatistica dos coeficientes, e fora da amostra pelos criterios RMSE, MAPE e R² da regressao de Mincer Zarnowitz. A analise dos resultados dentro e fora da amostra nao permite afirmar o melhor modelo, pois nao ha unanimidade entre todas as acoes. Entretanto, em ambas as analises, os periodos nao regulares do pregao demonstraram incorporar informacoes relevantes para a maior parte das acoes. Ademais, os modelos que incorporaram o periodo pre-abertura obtiveram, em geral, resultados superiores aos modelos que incorporaram o periodo after-market, demonstrando que tal periodo carrega informacoes relevantes para a previsao da volatilidade condicional.