NYSE Euronext: relação entre volatilidade e volume

Abstract

Considerado um dos conceitos mais importantes nos mercados financeiros, a volatilidade, permite antecipar estratégias de gestão e detetar momentos de grande incerteza, desde que seja calculada corretamente. Nos mercados bolsistas observa-se, com frequência, variações dos preços das ações, ao passo que um aumento da volatilidade, consequência de períodos de crise, vai afetar os retornos das ações, bem como interfere com a vontade de se investir. Existem vários modelos de volatilidade, sendo que cada um tenta descrever da melhor maneira as séries financeiras ao longo da sua trajetória. Contudo, não existe um único modelo que seja o mais indicado para todas as situações uma vez que as propriedades das séries financeiras alteram-se ao longo do tempo. Desta forma, através da aplicação do modelo GARCH(1,1), este trabalho tem como objetivo estudar a relação entre volume e volatilidade nos mercados Euronext, Alternext, Marché Libre e Easynext durante o ano 2013. Numa primeira fase realizou-se uma análise descritiva, onde se concluiu que as empresas Lets Gowex, Easyvista, Aviat, Latecoere BS e Montupet são as empresas que apresentaram maiores retornos médios durante o período em análise, estando elas inseridas nos mercados Alternext Paris e Euronext Paris. Numa segunda fase analisou-se a relação volume volatilidade, onde foi possível concluir que em grande parte das empresas o volume influencia a volatilidade, e que nas empresas Cybergun, Demos, Kindy, Fiducial Real Est., Safran, Salvepar e Neovacs, inseridas nos mercados Alternext Paris e Euronext Paris, os seus coeficientes são todos estatisticamente significativos. Ou seja, para estas empresas o volume tem uma forte capacidade explicativa sobre a volatilidade. Contudo, também se verificou, que o volume desfasado não é uma boa proxy para a chegada de informação. Os resultados também parecem indiciar que o impacto positivo do volume sobre a volatilidade depende da liquidez do mercado.

Considered one of the most important statistical tools in financial markets, volatility, allows us to anticipate management strategies and detect moments of great uncertainty, once it is calculated correctly. In the stock markets is often observed changes in stock prices, whereas an increase in volatility, consequence of periods of crisis, will affect the stock returns and the willingness to invest. There are several models of volatility, each of which attempts to describe the most of the financial series throughout its career. However, there is no single model that is most indicated for all situations since the properties of financial series change-over time. In this way, by applying the GARCH (1,1) model, this work has the goal to study the relationship between volume and volatility in the markets Euronext, Alternext, Marché Libre and Easynext during the year 2013. In a first phase we carried out a descriptive analysis, allowing us to conclude that the Lets Gowex companies, EasyVista, Aviat, Latecoere BS and MONTUPET are companies that had higher average returns during the period, as they were inserted into the Alternext market Paris and Euronext Paris. In a second phase it was discussed the relationship volume and volatility, where it was concluded that in most companies the volume influences the volatility, and that in the Cybergun companies, Demos, Kindy, Fiducial Real Est., Safran, Salvepar and Neovacs, inserted in Alternext markets Paris and Euronext Paris, their coefficients are all statistically significant. In other words, the volume for these companies has a strong explanatory power on volatility. However, it was also found that the lagged volume is not a good proxy for the arrival of information. Results also seem to indicate that the positive impact of volume over volatility depends over the market liquidity.