998 resultados para Mercado financeiro - Processamento de dados
Resumo:
O crescimento e a expansão das redes sociais trouxe novas formas de interação entre os seres humanos que se repercutem na vida real. Os textos partilhados nas redes sociais e as interações resultantes de todas as atividades virtuais têm vindo a ganhar um grande impacto no quotidiano da sociedade e no âmbito económico e financeiro, as redes sociais tem sido alvo de diversos estudos, particularmente em termos de previsão e descrição do mercado acionista (Zhang, Fuehres, & Gloor, 2011) (Bollen, Mao & Zheng, 2010). Nesta investigação percebemos se o sentimento do Twitter, rede social de microblogging, se relaciona diretamente com o mercado acionista, querendo assim compreender qual o impacto das redes sociais no mercado financeiro. Tentámos assim relacionar duas dimensões, social e financeira, de forma a conseguirmos compreender de que forma poderemos utilizar os valores de uma para prever a outra. É um tópico especialmente interessante para empresas e investidores na medida em que se tenta compreender se o que se diz de determinada empresa no Twitter pode ter relação com o valor de mercado dessa empresa. Usámos duas técnicas de análise de sentimentos, uma de comparação léxica de palavras e outra de machine learning para compreender qual das duas tinha uma melhor precisão na classificação dos tweets em três atributos, positivo, negativo ou neutro. O modelo de machine learning foi o modelo escolhido e relacionámos esses dados com os dados do mercado acionista através de um teste de causalidade de Granger. Descobrimos que para certas empresas existe uma relação entre as duas variáveis, sentimento do Twitter e alteração da posição da ação entre dois períodos de tempo no mercado acionista, esta última variável estando dependente da dimensão temporal em que agrupamos o nosso sentimento do Twitter. Este estudo pretendeu assim dar seguimento ao trabalho desenvolvido por Bollen, Mao e Zheng (2010) que descobriram que uma dimensão de sentimento (calma) consegue ser usada para prever a direção das ações do mercado acionista, apesar de terem rejeitado que o sentimento geral (positivo, negativo ou neutro) não se relacionava de modo global com o mercado acionista. No seu trabalho compararam o sentimento de todos os tweets de um determinado período sem exclusão com o índice geral de ações no mercado enquanto a metodologia adotada nesta investigação foi realizada por empresa e apenas nos interessaram tweets que se relacionavam com aquela empresa em específico. Com esta diferença obtemos resultados diferentes e certas empresas demonstravam que existia relação entre várias combinações, principalmente para empresas tecnológicas. Testamos o agrupamento do sentimento do Twitter em 3 minutos, 1 hora e 1 dia, sendo que certas empresas só demonstravam relação quando aumentávamos a nossa dimensão temporal. Isto leva-nos a querer que o sentimento geral da empresa, e se a mesma for uma empresa tecnológica, está ligado ao mercado acionista estando condicionada esta relação à dimensão temporal que possamos estar a analisar.
Resumo:
Dissertação de mestrado integrado em Engenharia e Gestão de Sistemas de Informação
Resumo:
Sete ocorrências auriferas estão inseridas na Seqüência Campestre do Complexo Bossoroca, no Escudo Sul-rio-grandense, municípios de São Sepé, no Estado do Rio Grande do Sul. Nessa região, foi realizado um aerolevantamento geofisico no qual foram coletados dados magnetométricos e aerogamaespectrométricos (K, U, Th e contagem total), em convênio finnado entre órgãos federais brasileiros (CPRM, DNPM e CNEN) e a empresa canadense Texas Instruments no período 1972-1973. Nessa dissertação são apresentados as interpretações e resultados dos dados e a metodologia utilizada para a interpretação das principais estruturas magnéticas e radiométricas visando aplicação na exploração mineral de ouro. Esse tipo de processamento, correlacionado aos dados geológicos, é uma prática usual de campanhas de prospecção mineral desde 1940 e é considerada como uma ferramenta de grande potencial para esse propósito. O processamento de dados magnetométricos forneceu mapas de primeira e segunda derivadas verticais, sinal analítico, gradiente horizontal, integral vertical, continuação para cima (1000, 2000 e 3000 metros) e seus principais lineamentos do campo magnético residual. Os dados foram tratados e posterionnente transfonnados em mapas de contorno e imagens pseudocoloridos e em tons de cinza com relevo sombreado (iluminação N, NE e SE) para realçar os principais lineamentos. Os mapas produzidos a partir dos dados aerogamaespectrométricos foram os de contagem total, K, U e Th, suas razões Th/K, U/K e UITh; mapas temários nos padrões RGB e CMY, potássio e urânio anômalos e parfunetro F, também foram transfonnados em mapas de contorno, pseudocolridos e tons de cinza com relevo sombreado (iluminação a N, NE e SE) e um mapa geológico interpretativo da região do Complexo Bossoroca As imagens magnetométricas mostraram-se importantes na caracterização estrutural regional, possibilitando a identificação de lineamentos NE-SW e NW-SE, não mapeados anterionnente e que podem estar relacionadas diretamente às ocorrências auriferas da região do Complexo Bossoroca. A aplicação das técnicas de processamento e interpretação de estruturas magnéticas por meio dos filtros como gradiente horizontal, primeira e segunda derivada, sinal analítico, continuação para cima, possibilitaram a determinação de descontinnidades fisicas que podem ser traduzidas em estruturas geológicas. O processamento de dados aerogamaespectrométricos possibilitou a caracterização de unidades geológicas regionais, a identificação de possíveis trends e zonas anômalas em potássio, relacionadas com as principais ocorrências auriferas da região. As imagens ternárias nos padrões RGB e CMY pennitiram a distinção e a caracterização das grandes unidades geológicas. Pode-se individualizar três regiões principais dentro da Seqüência Campestre, não mapeadas anterionnente, onde se encontram as ocorrências auriferas.
Resumo:
Este artigo tem como objetivo verificar a robustez do contéudo preditivo de regras da análise técnica, usando informações intradiárias do mercado futuro do índice de ações da Bolsa de Valores de São Paulo (Ibovespa Futuro). A metodologia sugerida foi a avaliacão em grupos, conforme os resultados de Baptista (2002), tal que as regras são obtidas conforme os resultados em alguns dos subperíodos estudados, sendo testadas em períodos subsequentes. Como resultado, obteve-se robustez ao longo do tempo e à taxa de amostragem dos dados no desempenho das regras acima do benchmark (buy-and-hold), porém considerações realistas acerca do momento de compra, assim como da corretagem (exceto grande investidor), podem reduzir substancialmente os ganhos
Resumo:
Este trabalho tem por objetivo avaliar a eficiência do mercado acionário brasileiro a partir de testes estatísticos, para posterior modelagem das séries de retorno das ações, utilizando os modelos ARMA, ARCH, GARCH, Modelo de Decomposição e, por final, VAR. Para este trabalho foram coletados dados intradiários, que são considerados dados de alta freqüência e menos suscetíveis a possíveis alterações na estrutura de mercado, tanto micro como macroeconômicos. Optou-se por trabalhar com dados coletados a cada cinco minutos, devido à baixa liquidez dos ativos no mercado financeiro (que poderia acarretar em dados ausentes para intervalos de tempo inferiores). As séries escolhidas foram: Petrobrás PN, Gerdau PN, Bradesco PN, Vale do Rio Doce PN e o índice Ibovespa, que apresentam grande representatividade do mercado acionário brasileiro para o período analisado. Com base no teste de Dickey-Fuller, verificou-se indícios que o mercado acionário brasileiro possa ser eficiente e, assim foi proposto modelos para as séries de retorno das ações anteriormente citadas.
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O racional teórico das finanças comportamentais se sustenta em dois grandes pilares: limites de arbitragem e irracionalidade dos investidores. Dentre os desvios de racionalidade conhecidos, um foi de particular interesse para este estudo: o viés da disponibilidade. Este viés acontece nas situações em que as pessoas estimam a frequência de uma classe ou a probabilidade de um evento pela facilidade com que instâncias ou ocorrências podem ser lembradas. O advento da internet permitiu a verificação do viés de disponibilidade em larga escala por meio da análise dos dados de buscas realizadas. I.e., se uma determinada ação é mais procurada que outras, podemos inferir que ela está mais disponível na memória coletiva dos investidores. Por outro lado, a literatura das finanças comportamentais tem um braço mais pragmático, que estuda estratégias capazes de fornecer retornos anormais, acima do esperado pela hipótese do mercado eficiente. Para os fins deste estudo, destaca-se o efeito momento, no qual o grupo de ações de melhor resultado nos últimos J meses tende a fornecer melhores resultados pelos próximos K meses. O propósito deste estudo foi verificar a possibilidade de se obter retornos acima dos identificados pelo efeito momento segmentando-se as carteiras de maior e menor viés de disponibilidade. Os resultados obtidos foram positivos e estatisticamente significativos na amostra selecionada. A estratégia cruzada entre efeito momento e disponibilidade produziu, para J=6 e K=6, retornos médios mensais de 2,82% com estatística t de 3,14. Já a estratégia só de efeito momento, para o mesmo período de formação e prazo de manutenção, gerou retornos médios mensais de apenas 1,40% com estatística t de 1,22.
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Este trabalho analisou quais são os principais determinantes do endividamento das empresas brasileiras. A principal contribuição em relação aos trabalhos já publicados está relacionada à desagregação dos tipos de endividamento de acordo com a moeda (dívida em moeda local, dívida em moeda estrangeira e dívida sinteticamente local através do hedge), esclarecendo os principais determinantes do endividamento das empresas, de acordo com o tipo empregado, num ambiente de alta volatilidade cambial. O entendimento de tal dinâmica interessa não apenas à academia, mas principalmente aos administradores de empresas em suas decisões sobre estrutura de capital bem como aos participantes do mercado financeiro nos papéis de assessores dos seus clientes. Outra importante contribuição do trabalho, já no aspecto metodológico, foi o uso de Dados em Painel para testarmos quais características determinam a utilização de um ou outro tipo de endividamento no Brasil, de acordo com as principais teorias de estrutura de capital na literatura e comparando os resultados com as expectativas de cada uma dela. Nossa base de dados foi estruturada com empresas brasileiras não financeiras, utilizando-se da ferramenta Economática bem como da análise cuidadosa das demonstrações financeiras anuais disponibilizadas na CVM, para os anos de 2006 a 2009. Os resultados encontrados indicam a significância e consistência dos coeficientes de tamanho da empresa (positivo), oportunidade de crescimento (negativo) e lucratividade (negativo), em linha com as teorias de “Static Trade-Off”, “Costly Monitoring & Agency” e “Pecking Order”. No nível desagregado, nossos modelos encontraram resultados comuns ao caso agregado, mas também fatores únicos, como receitas e caixa em moeda estrangeira, que determinam o tipo e o nível do endividamento, corroborando com a teoria de “Risk Management”, e confirmando alguns dos pressupostos de Allayannis e Brown (2003).
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Este estudo investiga a eficiência de precificação do Ibovespa à vista e futuro. Usando o modelo de custo de carregamento, compara-se o futuro observado com o justo no período de 04/01/2010 a 18/08/2010. Em um mercado eficiente, esses dois preços não podem divergir, pois eventuais diferenças geram oportunidades de arbitragem. O propósito desta dissertação é investigar duas questões: a primeira, se o modelo de custo de carregamento explica a dinâmica de preços observada; a segunda, se existem possibilidades de arbitragem entre os mercados à vista e futuro. A base de dados é composta de dados intradiários de compra e venda do Ibovespa à vista e futuro, calculados em intervalos de um minuto. Verifica-se que o modelo de custo de carregamento não explica o comportamento do mercado e que maiores discrepâncias de preços ocorrem longe do vencimento. Considerando-se custos de transação e prêmio de risco, existem inúmeras possibilidades de arbitragem no mercado, principalmente na operação que o mercado denomina como “reversão”.
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Este trabalho teve como objetivo comparar duas metodologias de alocação ótima de ativos, a metodologia clássica e a metodologia bayesiana. O modelo utilizado foi o de Meucci (2005). Foram realizados diversos exercícios empíricos de montagem de carteiras de ativos seguindo essas metodologias, utilizando para isso dados do mercado acionário brasileiro. Os resultados encontrados indicam uma superioridade de desempenho, tanto em termos de retorno quanto de volatilidade, da carteira bayesiana em relação à clássica e desta em relação ao índice de mercado. Ademais, o trabalho também compreende modificações na prior utilizada na estimação bayesiana.
Resumo:
Apesar de seu uso amplo no mercado financeiro para modelagem dos preços de ações, o modelo de Black Scholes, assim como os demais modelos de difusão, possui por hipótese limitações que não permitem a ele capturar alguns comportamentos típicos desse mercado. Visto isso, diversos autores propuseram que os preços das ações seguem modelos de saltos puros sendo sua modelagem estruturada por um processo de Lévy. Nesse contexto, este trabalho visa apresentar um estudo sobre a precificação de opções do utilizando um modelo desenvolvido por Madan e Seneta (1990) que se baseia no processo de saltos puros conhecido como variância gama (VG). Utilizando como base dados as cotações históricas diárias de ações e opções do mercado brasileiro, além do comportamento da clássica curva ‘smile’ de volatilidade, o trabalho apresenta as curvas de tendência e taxa de variância presentes no modelo de variância gama. Juntos essas três curvas podem ser utilizadas como ferramentas para explicar melhor o comportamento dos preços dos ativos.
Resumo:
Muitas teorias de finanças implicam em relações monotônicas nos retornos esperados em função de variáveis financeiras, tais como a hipótese de preferência por liquidez e o Capital Asset Pricing Model (CAPM). No entanto, estudos empíricos que testam este tipo de relação não são muitos explorados, principalmente no mercado brasileiro. A contribuição científica neste trabalho é utilizar ativos domésticos e verificar se no mercado nacional estas implicações monotônicas das teorias de finanças são sustentadas empiricamente. Fizemos uma revisão dos testes presentes na literatura para verificar a monotonicidade: os testes t, Bonferroni utilizado por Fama (1984), Wolak (1989) e o teste MR, de Patton e Timmermann (2010). Utilizamos a técnica de bootstrap e incluímos na análise dos resultados os testes “Up” e “Down”. No teste para verificar a hipótese de preferência por liquidez foram utilizadas as séries da taxa referencial de swaps DI pré-fixada para vencimentos de até 1 ano. Os testes convergem e encontram evidências estatísticas de relação monotônica entre os retornos e os prazos de vencimento. No caso do teste no CAPM, foram utilizadas as séries históricas do preço das ações que compuseram o índice IBrX. Contrário ao esperado, para os dados amostrados, os testes não sustentaram a implicação teórica de monotonicidade entre os retornos médios dos portfólios e os betas de mercado ordenados crescentemente. Este resultado é de grande relevância para o mercado brasileiro.
Resumo:
Este trabalho tem por objetivo a construção de uma rede neural para previsão do movimento dos contratos de dólar futuro e a construção de estratégias de negociação, para prover uma ferramenta para estimar o movimento do câmbio e para a negociação desses ativos. Essa ferramenta pode auxiliar empresas que necessitam fazer hedge de ativos e passivos e players do mercado que necessitam rentabilizar carteiras. Neste trabalho utilizamos como input dados de ativos do mercado financeiro, de janeiro de 2001 até setembro de 2013, disponíveis via terminal Bloomberg. Para o cálculo dos resultados financeiros das estratégias utilizamos dados de preços referenciais disponibilizados pela BM&F.
Resumo:
O presente trabalho utiliza os dados disponibilizados pela BM&FBovespa para analisar as ações da Petrobrás para os meses compreendidos entre julho e agosto de 2010 e outubro de 2008. Primeiramente, apresentamos uma discussão detalhada sobre a manipulação desses dados, na qual explicitamos a impossibilidade de se usar o mid-price quote devido ao número elevado de ofertas de compra/venda com preços muito elevados/baixos. Verificamos alguns dos fatos estilizados empíricos apontados por Cont (2001), entre outros consagrados na literatura de microestrutura. Em geral, os dados replicaram os fatos estilizados. Aplicamos o filtro proposto por Brownlees e Gallo (2006) às ações da Petrobrás e analisamos a sensibilidade do número de possíveis outliers encontrados pelo filtro a variação dos parâmetros desse filtro. Propomos utilizar o critério de Akaike para ordenar e selecionar modelos de duração condicional cujas amostras de duração possuem tamanhos distintos. Os modelos selecionados, nem sempre são aqueles em que os dados foram filtrados. Para o ajuste ACD (1,1), quando considerados apenas os modelos bem ajustados (resíduos não autocorrelacionados), o critério de Akaike indica como melhor modelo aquele em que os dados não foram filtrados.
Resumo:
O objetivo deste trabalho é realizar procedimento de back-test da Magic Formula na Bovespa, reunindo evidências sobre violações da Hipótese do Mercado Eficiente no mercado brasileiro. Desenvolvida por Joel Greenblatt, a Magic Formula é uma metodologia de formação de carteiras que consiste em escolher ações com altos ROICs e Earnings Yields, seguindo a filosofia de Value Investing. Diversas carteiras foram montadas no período de dezembro de 2002 a maio de 2014 utilizando diferentes combinações de número de ativos por carteira e períodos de permanência. Todas as carteiras, independentemente do número de ativos ou período de permanência, apresentaram retornos superiores ao Ibovespa. As diferenças entre os CAGRs das carteiras e o do Ibovespa foram significativas, sendo que a carteira com pior desempenho apresentou CAGR de 27,7% contra 14,1% do Ibovespa. As carteiras também obtiveram resultados positivos após serem ajustadas pelo risco. A pior razão retorno-volatilidade foi de 1,2, comparado a 0,6 do Ibovespa. As carteiras com pior pontuação também apresentaram bons resultados na maioria dos cenários, contrariando as expectativas iniciais e os resultados observados em outros trabalhos. Adicionalmente foram realizadas simulações para diversos períodos de 5 anos com objetivo de analisar a robustez dos resultados. Todas as carteiras apresentaram CAGR maior que o do Ibovespa em todos os períodos simulados, independentemente do número de ativos incluídos ou dos períodos de permanência. Estes resultados indicam ser possível alcançar retornos acima do mercado no Brasil utilizando apenas dados públicos históricos. Esta é uma violação da forma fraca da Hipótese do Mercado Eficiente.
Resumo:
Estimar e prever a volatilidade de um ativo é uma tarefa muito importante em mercados financeiros. Nosso objetivo neste trabalho é propor o conceito de deformação temporal neste contexto. A idéia é que o mercado modifica-se com a chegada de novas informações, e não com o decorrer do tempo de calendário. Nós estimamos a volatilidade dos retornos do IBOVESPA, aplicando Modelos de Volatilidade Estocástica sem e com Deformação Temporal.