Glossário IA
O dicionário completo da Inteligência Artificial
GARCH
Modelo estatístico que captura a volatilidade condicional de séries temporais financeiras, onde a variância atual depende das variâncias e erros passados, permitindo modelar a heterocedasticidade dos retornos.
EGARCH
Extensão do modelo GARCH que utiliza uma formulação logarítmica para garantir a positividade da variância e capturar efeitos assimétricos, onde choques negativos afetam a volatilidade de forma diferente dos choques positivos.
TGARCH
Modelo GARCH com efeito de limiar que incorpora uma variável indicadora para diferenciar o impacto de choques positivos e negativos na volatilidade, capturando assim o efeito de alavancagem típico dos mercados financeiros.
Heterocedasticidade condicional
Propriedade estatística onde a variância dos erros de uma série temporal não é constante, mas depende de informações passadas, característica fundamental das séries financeiras que requer modelos GARCH.
Variância condicional
Variância de uma variável aleatória, dado o conhecimento da informação disponível até um determinado período, representando a previsão de volatilidade futura nos modelos GARCH baseada no histórico dos retornos.
Efeito de alavancagem
Fenômeno empírico onde notícias ruins aumentam a volatilidade mais do que notícias boas de mesma magnitude, geralmente modelado por especificações assimétricas como EGARCH ou TGARCH.
Persistência da volatilidade
Medida da duração pela qual os choques de volatilidade afetam as previsões futuras, quantificada pela soma dos parâmetros GARCH e que determina a velocidade de retorno à média da volatilidade.
ARCH
Modelo precursor do GARCH onde a variância condicional depende unicamente do quadrado dos erros passados, limitado pela alta ordem necessária para capturar a dinâmica de volatilidade a longo prazo.
IGARCH
Variante do GARCH onde a soma dos parâmetros é igual a 1, implicando uma persistência infinita dos choques de volatilidade e a ausência de retorno à média, adaptada a séries com memória longa.
GJR-GARCH
Modelo GARCH assimétrico que introduz um termo adicional multiplicado por um indicador de choque negativo, permitindo uma modelagem flexível do efeito de alavancagem nos mercados financeiros.
APARCH
Generalização dos modelos GARCH que inclui um parâmetro de potência para modelar a transformação dos retornos e termos assimétricos para capturar os efeitos de alavancagem com grande flexibilidade.
CGARCH
Modelo que decompõe a volatilidade em uma componente transitória e uma componente permanente, permitindo distinguir as flutuações de curto prazo das tendências de longo prazo da volatilidade.
FIGARCH
Extensão GARCH que incorpora a integração fracionária para modelar a memória longa na volatilidade, capturando o decaimento hiperbólico lento das autocorrelações dos quadrados dos retornos.
Volatilidade estocástica
Abordagem alternativa aos modelos GARCH onde a volatilidade segue seu próprio processo estocástico, frequentemente um AR(1) em log, oferecendo maior flexibilidade mas uma estimação mais complexa.
GARCH Multivariado
Extensão dos modelos GARCH univariados para o caso multivariado, para modelar simultaneamente as variâncias condicionais e as correlações dinâmicas entre vários ativos financeiros.
DCC-GARCH
Modelo GARCH multivariado onde as correlações condicionais evoluem dinamicamente no tempo, garantindo a positividade definida da matriz de covariância condicional.
Teste ARCH LM
Teste estatístico baseado no multiplicador de Lagrange para detectar a presença de efeitos ARCH nos resíduos de um modelo, verificando assim a necessidade de usar modelos GARCH.