Aplicação de Modelos Markov-Switching a rendibilidades do mercado accionista português

Abstract

Esta dissertação incide sobre rendibilidades do Índice PSI-Geral desde o ano 1990 até ao ano 2010, com periocidade semanal, aplicando modelos Markov-Switching. Verificou-se que os modelos lineares em relação a modelos não lineares não são os mais correctos para explicar os rendibilidades do mercado accionista português. O interesse na utilização de cadeias Markov na análise de dados económicos, seja uni ou multivariados, tem crescido junto de investigadores, na aplicação a séries temporais económicas, uma vez que, é possível descrever desses mesmos comportamentos através da inclusão de uma lei de probabilidade que descreva a possibilidade de mudanças entre regimes diferentes.O modelo MSIH(3)-AR(2), apresenta três diferentes regimes, definindo os subperíodos de alta volatilidade e rendibilidades nulas, volatilidade intermédia e rendibilidades nulas, e baixa volatilidade e rendibilidades médias positivas. Os resultados demonstram que quanto maior a valorização do Índice PSI associado a um regime de baixa volatilidade, maior é a probabilidade de surgir instabilidade (volatilidade intermédia), onde as crises no mercado accionista português (alta volatilidade) transitam, na sua maioria, de regimes de volatilidade intermédia.O modelo indicou datas concretas que alteraram o comportamento do mercado, associadas a fortes instabilidades no mesmo, nomeadamente, Março até Julho de 1990 (crise económica na Europa e EUA), Setembro de 2001 (atentados terroristas 11 de Setembro), e Outubro até Dezembro de 2008 (crise financeira mundial). Os regimes de baixa volatilidade apresentam uma duração média superior aos restantes regimes, cerca de 70 semanas e um crescimento médio das rendibilidades de 0,15% por semana.

This dissertation focuses on PSI General Index returns from 1990 and 2010, with weekly periodicity, applying Markov-Switching models. There is evidence that linear models are not the most correct to explain the portuguese stock market returns, comparatively to the non-linear models. Interest in using Markov chains in the analysis of economic data, whether uni-or multivariate, has grown among researchers in the application to economic time series, since it is possible to describe these same behaviors by including a probability law that describes the possibility of regime change. The model MSIH(3)-AR(2), presents three different regimes, defining subperiods of high volatility and null returns, intermediate volatility and null returns, and low volatility with positive returns in average. The results show that the greater appreciation of the PSI index associated with a regime of low volatility, the greater the chance of instability (volatility intermediate), where the portuguese stock market crisis (high volatility) transit from intermediate volatility regimes. The model indicated that specific dates have changed the behavior of the market, coupled with strong instabilities, namely March to July 1990 (economic crisis in Europe and the U.S.), September 2001 (9/11 terrorist attacks), and October to December 2008 (financial crisis). The low volatility regimes have a higher average duration than the other regimes, about 70 weeks and average growth returns of 0.15% per week.