Modeling and forecasting of realized volatility: evidence from Brazil

Abstract

Using intraday data for the most actively traded stocks of BOVESPA, this work has considered tworecently developed models in the literature of the estimation and forecasting of realized volatility; TheHeterogeneous Autorregressive Model of Realized Volatility (HAR-RV), developed by Corsi (2009) andthe Mixed Data Sampling (MIDAS-RV), developed by Ghysels et al. (2004). Through statistical comparisonof forecasts in-sample and out-of-sample, it was found that superior results of the MIDAS-RV modeloccurred only for the in-sample forecasting. However, for out-of-sample forecasts no statistically differentresults were found between the models. Also, there are evidences that the use of realized volatility inducesnormality in standardized returns.

Usando dados intradiários dos ativos mais negociados do índice BOVESPA este trabalho considerou dois modelos recentemente desenvolvidos na literatura de estimação e previsão de volatilidade realizada. São eles; Heterogeneous Autorregressive Model of Realized Volatility (HAR-RV), desenvolvido por Corsi (2009) e o Mixed Data Sampling (MIDAS-RV), desenvolvido por Ghysels et al. (2004). Através de medidas de comparação de previsão dentro e fora da amostra, constatou-se resultados superiores do modelo MIDAS-RV apenas para previsões dentro da amostra. Para previsões fora da amostra, no entanto, não houve diferença estatisticamente signi cativa entre os modelos. Também encontram-se evidências que a utilização da volatilidade realizada induz distribuições dos retornos padronizados mais próximas da normal.