CAPACIDADE PREDITIVA DOS MODELOS DA FAMÍLIA ARCH
DOI:
https://doi.org/10.18028/rgfc.v6i1.1376Abstract
Nas últimas décadas, um notável número de modelos, variantes da família Autoregressive Conditional Heteroscedastic, foram desenvolvidos e testados empiricamente, tornando extremamente complexo o processo de escolha de um modelo específico. Esta pesquisa busca comparar a capacidade preditiva, utilizando o Model Confidence Set procedure, de cinco modelos de heterocedasticidade condicional, levando em consideração oito diferentes distribuições de probabilidade estatística. As séries financeiras utilizadas referem-se às séries de log-retorno do Índice Bovespa e do Índice Dow Jones Industrial, no período compreendido entre 27 de outubro de 2008 e 30 de dezembro de 2014. As evidências empíricas demonstraram que, em geral, os modelos concorrentes possuem uma grande homogeneidade para realizar previsões, tanto para um mercado acionário de um país desenvolvido quanto para um mercado acionário de um país em desenvolvimento. Depreende-se um resultado equivalente para as diferentes distribuições de probabilidade estatísticas utilizadas.
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