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标题：Previsão Não-linear de Retornos na BOVESPA: Volume Negociado em um Modelo Auto-Regressivo de Transição Suave
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作者：Robert Aldo Iquiapaza ; Aureliano Angel Bressan ; Hudson Fernandes Amaral 等
期刊名称：RAC - Revista de Administração Contemporânea
印刷版ISSN：1415-6555
电子版ISSN：1982-7849
出版年度：2010
卷号：14
期号：1
页码：149-171
语种：Portuguese
出版社：Associação Nacional de Pós-Graduação e Pesquisa em Administração
摘要：Neste artigo, avalia-se a capacidade preditiva de um modelo auto-regressivo de transição logística suave (LSTAR) na geração de retornos estatisticamente significativos, quando se utiliza como variável de transição o volume negociado e o próprio retorno defasado, para o índice Ibovespa da Bolsa de Valores de São Paulo, analisado em termos diários entre os anos de 1996 e 2006. A justificativa para a inclusão do volume encontra-se em características do mercado e em algumas evidências de finanças comportamentais, que indicam que existe uma relação negativa entre volume e retornos futuros. O modelo possui, em geral, bom ajuste aos dados, embora não tenha a capacidade de gerar lucros reais adicionais, se os custos de transação são de 0.5% por operação. Para custos menores existe certa capacidade de previsão, embora inferior à de um modelo AR(1) e da estratégia de comprar e manter. Considerando o risco, para custos de 0.035% por operação, o modelo auto-regressivo possibilita a obtenção de um índice de Sharpe 20% maior do que com a estratégia de comprar e manter.
其他摘要：In this study, the predictive power of a logistic smooth transition auto regression model (LSTAR) in generating statistically significant returns is evaluated when the transition variable is trading volume and the lagged return itself, for the São Paulo Stock Exchange's Ibovespa Index, with the analysis based on daily data between 1996 and 2006. The reason for the inclusion of trading volume is found in some market characteristics and behavioral finance results, which indicate the existence of a negative relationship between trading volume and future returns. The model shows a good adjustment to the data, although it does not have the ability to generate additional profits if the transaction costs are of 0.5% per trade. For lower costs there is some predictive power, though lower than an AR(1) model and a buy and hold strategy. Considering the risk, for transaction costs of 0.035% per trade, the autoregressive model permitted a Sharpe index 20% larger than the buy and hold strategy.
关键词：Previsão de retornos; modelos não lineares; Ibovespa; volume negociado;Return forecast; non-linear models; Ibovespa index; trading volume