PREVISÃO DE VOLATILIDADE PARA GESTÃO DE RISCO: uma comparação entre os modelos Harq e Garch aplicados ao Bitcoin - Camargo, Darlan; Sanchez Arevalo, Jorge Luis (Encontro Internacional de Gestão, Desenvolvimento e Inovação (EIGEDIN), 2026)
A volatilidade desempenha papel central na gestão de risco e na precificação de ativos financeiros, sendo particularmente relevante em mercados caracterizados por elevada incerteza, como o de criptomoedas. Assim, o presente estudo tem como objetivo comparar a capacidade preditiva dos modelos GARCH (1,1) e HARQ na estimação da volatilidade do Bitcoin. Para isso, foram utilizados dados de preços do período de 2019 a 2022, obtidos nas bases Economática e Bloomberg. O modelo GARCH foi estimado a partir de retornos diários, enquanto os modelos HAR e HARQ foram construídos com base em volatilidade realizada derivada de dados intradiários. Os resultados indicam que o modelo GARCH (1,1) apresentou melhor ajuste global, conforme evidenciado pelos critérios de informação e pela log-verossimilhança, enquanto o HARQ completo superou as demais especificações baseadas em volatilidade realizada. Como contribuição, o estudo fornece evidências sobre o desempenho comparativo dessas metodologias no mercado de criptomoedas, destacando suas implicações para aplicações práticas em gestão de risco e previsão de volatilidade em ativos altamente voláteis.