Descrição: Entender melhor as características das séries financeiras e avaliar se são compatíveis com a hipótese de mercados eficientes. Se modelos com não linearidade na média mostrarem-se adequados para séries financeiras, eles podem ser utilizados em previsão como concorrentes ou complementares a outros métodos. Os conglomerados de valores externos, um dos fatos estilizados de dados financeiros, podem ser explicados por modelos não lineares, embora possam ser decorrência de outliers e/ou mudanças estruturais. Embora os modelos GARCH ou V.E. não melhorem diretamente a previsibilidade na média, eles fornecem estimativas e previsões de volatilidade condicional em contraponto aos modelos de volatilidade não condicional, que são usados em monitoramento de risco. Portanto modelos não lineares podem fornecer medidas de risco mais adequadas. Outro tópico relacionado a Risco e Modelos Não Lineares é o estudo de Microestruturas de Mercado e dados de alta frequência. Existem certos fatos estilizados para dados de alta frequência que nunca foram testados para o mercado brasileiro e parte deste estudo tentará verificar a validade deste fatos estilizados assim como tentar entender as microestruturas do mercado. Modelos não paramétricos podem ser valiosos quando não existe convicção ou sobre a forma da função de volatilidade ou sobre a distribuição probabilística do ruído do modelo assumido. Neste caso diferentes abordagens podem ser adotadas conduzindo a diferentes estimadores da função de volatilidade. Um outro objetivo desse projeto de pesquisa é entender melhor a transmissão de informação entre o Brasil e outros mercados financeiros internacionais no que diz respeito a: (a) período de tempo analisado e o tipo/causas da crise; (b) possibilidade de reação endógena do mercado (equilíbrio múltiplo); (c) sensibilidade da interdependência entre mercados quando características macroeconômicas da economia brasileira são consideradas.

Situação: Em andamento. Início: 2010. Natureza: Pesquisa. Integrantes: Pedro Luiz Valls Pereira (Coordenador). Financiamento: CNPq