Análise de retorno e volatilidade das principais bolsas sul-americanas pré e pós crise

The objective of this paper is to analyze the empirical characteristics of the stock market and the financial market returns of three South American countries, specifically Argentina, Brazil and Chile. The interest is to model the returns and conditional volatility of these returns. In this work, linear and non-linear models of time series were used to predict the time series of the stock market. The data selected were the closing points of the daily quotation of Merval, Bovespa and Ipsa, their respective returns and volatility. The Garch family time series models have been developed and prove to be efficient by indicating short term forecasts of up to five days. Two main experiments, the first from 2002 to 2007, the second from 2008 to 2016. The main objective of the study to control models that are able to predict future prices after a crisis between these South American countries as well as determine their error of forecasting.O objetivo desse trabalho é apresentar um estudo dos modelos de séries temporais e com eles analisar as características empíricas de cotação e retornos do mercado financeiro da bolsa de valores de três países da America do Sul, mais especificamente, Argentina, Brasil e Chile. O interesse é modelar os retornos e a volatilidade condicional destes retornos. Nesse trabalho utilizaram-se modelos lineares e não lineares de series temporais pra a previsão de séries temporais do mercado acionário. Os dados selecionados foram os pontos de fechamento da cotação diária da Merval, Bovespa e Ipsa, seus respectivos retornos e volatilidade. Os modelos de séries temporais da família Garch foram desenvolvidos e mostraram-se eficiente ao indicar as previsões de curto prazo de até cinco dias. Dois períodos foram usados, o primeiro de 2002 a 2007, e o segundo de 2008 a 2016. O principal objetivo do estudo foi verificar quais modelos são capazes de prever a cotação futura após a crise entre esses países Sul Americanos assim como determinar o seu erro de previsão.São Cristóvão, S