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Autores
Resumo(s)
Essa dissertação analisa a volatilidade do Indicador Diário de Atividade Económica (IDAE) de Portugal, divulgado pelo Banco de Portugal, utilizando dados diários entre 2020 e 2024 e modelos GARCH (GARCH, GARCH-M e T-GARCH) com distribuições Normal, t-Student e Generalized Error Distribution – GED. O modelo T-GARCH com GED apresentou o melhor ajustamento, captando persistência e assimetria negativa significativa, indicando maior impacto dos choques positivos na volatilidade. Foi encontrada uma relação negativa estatisticamente significativa entre a volatilidade e o IDAE, embora não no modelo de melhor ajustamento para a amostra global. Análises de subperíodos (COVID-19 e conflitos geopolíticos) confirmaram a persistência da volatilidade e mostram que a assimetria depende do contexto temporal, dimensão da amostra e tipo de distribuição probabilística usada. O estudo destaca o valor dos dados de alta frequência para captar efeitos subestimados e sugere que futuros trabalhos ampliem o horizonte temporal, incluam ciclos económicos variados e testes distribuições alternativas para robustez.
ABSTRACT: This dissertation examines the volatility of Portugal´s Daily Economic Activity Indicator (IDAE) from 2020 to 2024 using GARCH models (GARCH, GARCH-M, and TGARCH) with Normal, t-Student, and GED distributions. The T-GARCH with GED provided the best fit, capturing persistence and significant negative asymmetry, indicating a stronger impact of positive shocks on volatility. A statistically significant negative relationship between volatility and IDEA was found, though not in the best-fitting fullsample model. Sub-period analyses (COVID-19 and geopolitical conflicts) confirm volatility persistence and reveal that asymmetry depends on timing, sample size, and type of error distribution used. Sub-period analyses (COVID-19 and geopolitical conflicts) confirmed volatility persistence. The study highlights the value of high-frequency data for uncovering often underestimated effects and suggests future research extends time horizons, including various economic cycles, and test alternative distributions for robustness.
ABSTRACT: This dissertation examines the volatility of Portugal´s Daily Economic Activity Indicator (IDAE) from 2020 to 2024 using GARCH models (GARCH, GARCH-M, and TGARCH) with Normal, t-Student, and GED distributions. The T-GARCH with GED provided the best fit, capturing persistence and significant negative asymmetry, indicating a stronger impact of positive shocks on volatility. A statistically significant negative relationship between volatility and IDEA was found, though not in the best-fitting fullsample model. Sub-period analyses (COVID-19 and geopolitical conflicts) confirm volatility persistence and reveal that asymmetry depends on timing, sample size, and type of error distribution used. Sub-period analyses (COVID-19 and geopolitical conflicts) confirmed volatility persistence. The study highlights the value of high-frequency data for uncovering often underestimated effects and suggests future research extends time horizons, including various economic cycles, and test alternative distributions for robustness.
Descrição
Dissertação de Mestrado, Ciências Económicas e Empresariais, 23 de março de 2026, Universidade dos Açores.
Palavras-chave
Volatilidade Efeitos de assimetria Atividade económica
Contexto Educativo
Citação
SOARES, João Gonçalo Raposo. (2025). Análise da volatilidade no indicador diário de atividade económica. Ponta Delgada: Universidade dos Açores, 2025, 47 p. Dissertação de Mestrado em Ciências Económicas e Empresariais. Disponível em http://hdl.handle.net/10400.3/9052