Análise de séries temporais: um estudo da carteira de investimentos da bolsa de valores das empresas Petrobras, Banco do Brasil, Vale e Ambev - Toselli, Bruno Picioli; Biase, Nadia Giaretta (Sigmae, 2024)
O cenário financeiro global, marcado por considerável volatilidade nos últimos anos, especialmente durante eventos econômicos, geopolíticos e de saúde, destaca a urgência de estratégias robustas de gestão de riscos. A volatilidade nos mercados financeiros, evidenciada pela pandemia da COVID-19, reforça a importância da análise de séries temporais financeiras. Essas teorias oferecem uma visão temporal dos dados, permitindo a identificação de tendências e padrões nos mercados. Este estudo emprega os modelos GARCH(1,1) e EGARCH(1,1) para analisar a série de retornos de uma carteira de investimentos, destacando suas performances significativas na compreensão da volatilidade condicional. O modelo GARCH(1,1) apresenta resultados robustos, indicando aumento gradual na volatilidade condicional, orientando estratégias cautelosas de mitigação de riscos. Por outro lado, o modelo EGARCH(1,1) prevê um leve decréscimo na volatilidade, permitindo estratégias assertivas em um ambiente de menor variabilidade. Essas projeções proporcionam insight(s) essenciais para a gestão de carteiras, destacando a importância de decisões informadas e estratégias adaptativas no cenário dinâmico dos investimentos.