Previsibilidade no mercado acionário utilizando machine learning
| Autor: | Nogueira, Carolina Calió |
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| Přispěvatelé: | Escolas::EESP, Tenani, Paulo Sérgio, Prince, Diogo de, Marçal, Emerson Fernandes |
| Jazyk: | portugalština |
| Rok vydání: | 2019 |
| Předmět: | |
| Zdroj: | Repositório Institucional do FGV (FGV Repositório Digital) Fundação Getulio Vargas (FGV) instacron:FGV |
| Popis: | Este trabalho busca verificar a existência de previsibilidade no mercado acionário brasileiro. Para fazer a análise foi utilizado o índice IBRX e 40 fatores de risco para cada empresa que compõem o índice. Os fatores de risco foram obtidos através do terminal da Bloomberg, entre janeiro de 2008 e junho de 2018. O estudo foi feito com auxílio de Machine Learning em que foram realizadas regressões logísticas e árvores de decisão para cada uma das empresas. A partir do estudo, pode-se observar evidências de previsibilidade no mercado brasileiro, resultado análogo ao encontrado por Gu et al. (2018), que verificaram resultados parecidos no mercado norte americano, com estudo que serviu de base para este trabalho. This work seeks to verify the existence of predictability in the Brazilian stock market. To conduct this analysis, it was used the Brazilian stock market index (IBRX) and 40 risk factors, for each company. The risk factors were obtained through the Bloomberg terminal, between January 2008 and June 2018. This study was carried out with Machine Learning apparatus, where logistic regressions and decision trees were performed. It was found signs of predictability in the Brazilian stock market. A similar result was verified by Gu et al. (2018) in North American stock market, their work was the bases of this research. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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