A STUDY ON THE RETURN VOLATILITY OF THE COFFEE BEANS PRICE USING ARCH MODELS
Palavras-chave:
Abordagem Bayesiana, Distribuições a priori informativas, Métodos MCMCResumo
Para commodities primárias, a volatilidade do preço pode surgir principalmente por causa de distúrbios na oferta, enquanto que, para matérias-primas industriais, pode ser resultado de distúrbios na demanda. Na análise de mercados de commodities primárias observa-se que informação, hedging, especulação e disponibilidade física são fatores que podem influenciar na volatilidade de tais commodities. Além disso, o aumento da volatilidade nos mercados dessas commodities pode justificar o uso de processos baseados em informação para a modelagem do padrão da volatilidade do retorno destas. Dada a relevância da família de modelos autoregressivos com heterocedasticidade condicional (ARCH) na resolução de problemas das áreas de economia e finanças, devido à sua aplicabilidade e interpretação (relação entre retorno e volatilidade), o objetivo deste trabalho foi propor uma abordagem Bayesiana e comparar as estimativas dos parâmetros de processos ARCH com distribuições normal e t de Student para a distribuição da série de retornos mensais do café. Foram sugeridas densidades a priori informativas e os sumários a posteriori foram obtidos por meio de métodos de simulação de Monte Carlo em Cadeias de Markov (MCMC). Os resultados mostraram que a abordagem Bayesiana proposta proporciona estimativas satisfatórias e que o processo ARCH com distribuição t de Student ajusta-se melhor aos dados.
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