GARCH tende a performar melhor em ambientes onde o mercado apresenta dinâmica mais estável, com retornos positivos e comportamento de volatilidade mais simétrico. São cenários onde o beta domina e a estrutura de risco é mais previsível. Já o EGARCH ganha relevância quando o mercado entra em regimes mais adversos. Em momentos de estresse, quedas acentuadas e choques negativos, a volatilidade deixa de ser simétrica. O impacto de retornos negativos passa a ser mais forte, e é exatamente aqui que o EGARCH se adapta melhor. O problema começa quando alguém tenta resolver isso escolhendo apenas um dos dois. Essa decisão ignora o fato mais básico do mercado: ele muda. Não faz sentido tratar o mercado como estático e esperar consistência de um único modelo. A abordagem robusta exige adaptação. Isso implica ter um modelo dedicado a identificar o regime atual. Não é sobre prever o futuro com precisão absoluta, mas sobre classificar o ambiente com consistência suficiente para ajustar a ferrame...