Mestrado Profissional em Economia
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Dissertação Previsibilidade em modelos de ações(2008) Chicaroli, RodrigoNeste estudo, verificamos a existência de previsibilidade no mercado de ações brasileiro. Diferente de diversos estudos no mesmo sentido, que avaliam as séries originais de cada ação, avaliamos séries sintéticas criadas a partir de modelos lineares de ações. De acordo com Burgess (1999), utilizamos a metodologia de “stepwise regression” (regressão passo-a-passo) para a formação dos modelos de cada ação. Então utilizamos o perfil de razão de variância em conjunto com uma simulação de Monte Carlo para a seleção dos modelos com potencial de previsibilidade. Diferentemente de Burgess (1999), realizamos um Reality Check de White (2000) para verificar a existência de retornos positivos no período fora da amostra. Utilizamos as estratégias propostas por Sullivan, Timmermann e White (1999) e Hsu e Kuan (2005) totalizando 26410 estratégias simuladas. Finalmente, utilizando a metodologia de bootstrap, com 1000 simulações, encontramos fortes evidências de previsibilidade nos modelos, incluindo custos de transação.Dissertação Uma proposta para um sistema automatizado de tomada de decisão financeira especulativa(2009) Sisti, Gustavo BragaApresentaremos o desenvolvimento de um sistema de negociação automático, baseado em modelos simplificados de séries temporais de tendência que, aplicados sobre séries de preços de ativos e derivativos líquidos e com parâmetros ajustados sob backtesting e critérios de condições de realidade (Hansen’s SPA), busca apresentar retornos financeiros maiores do que o principal benchmark do mercado brasileiro, o CDI. O algoritmo foi aplicado sobre 65 ações negociadas no mercado brasileiro, 18 índices de ações mundiais, 9 pares de moedas e 16 commodities, com séries históricas, em sua maioria, partindo de maio de 1996 e se extendendo até maio de 2009, um período aproximado de 13 anos. Com o intuito de maximizar os retornos e não se esquecendo dos controles de riscos, calibrou-se seus parâmetros, como alavancagem e stop-loss. Testes de realidade foram realizados para identificação e sinalização de efeitos de data minning e data snooping. O sistema foi construído de forma a englobar 3 diferentes modelos de extração de tendência, uma média móvel simples, uma média móvel exponencial e um filtro HP. A utilização de stop-loss mostrou-se efetiva de forma a deslocar a distribuição de retornos assimetricamente à direita, evidenciando uma crítica às hipóteses fraca, semi-forte e forte de mercados eficientes. No final, o que se pretende é identificar-se os parâmetros da tendência mais favovável em cada fator de risco e posicionar as decisões de investimento para cada ativo de forma e extrair-se o maior lucro, com a limitação da volatilidade dos retornos e dos riscos, sempre buscando o controle de data-minning.Dissertação Eficiência das médias Móveis em operações com índices de ações no mercado brasileiro – Um estudo de 1994 até 2008(2008) Brisac, Gustavo Worms DeEste trabalho busca testar eficiência de uma das mais populares regras de trading, as médias móveis, utilizando-se de dados dos índices de ações mais líquidos no mercado Brasileiro. Análises estatísticas são estendidas através do uso de técnicas de bootstrapping. Os resultados encontrados demonstram que é possível obter lucro através da análise técnica, no entanto o sistema gerado não foi capaz de superar o índice de comparação “buyand- hold” em todos os quatro casos testados.Dissertação “Ombro-cabeça-ombro”: Testando a lucratividade do padrão gráfico de análise técnica no mercado de ações brasileiro(2007) Boainain, Pedro GabrielA partir de uma adaptação da metodologia de Osler e Chang (1995), este trabalho avalia, empiricamente, a lucratividade de estratégias de investimento baseadas na identificação do padrão gráfico de Análise Técnica Ombro-Cabeça-Ombro no mercado de ações brasileiro. Para isso, foram definidas diversas estratégias de investimento condicionais à identificação de padrões Ombro-Cabeça-Ombro (em suas formas padrão e invertida), por um algoritmo computadorizado, em séries diárias de preços de 47 ações no período de janeiro de 1994 a agosto de 2006. Para testar o poder de previsão de cada estratégia, foram construídos intervalos de confiança, a partir da técnica Bootstrap de inferência amostral, consistentes com a hipótese nula de que, baseado apenas em dados históricos, não é possível criar estratégias com retornos positivos. Mais especificamente, os retornos médios obtidos por cada estratégia nas séries de preços das ações, foram comparados àqueles obtidos pelas mesmas estratégias aplicadas a 1.000 séries de preços artificiais - para cada ação - geradas segundo dois modelos de preços de ações largamente utilizados: Random Walk e E-GARCH. De forma geral, os resultados encontrados mostram que é possível criar estratégias condicionais à realização dos padrões Ombro-Cabeça-Ombro com retornos positivos, indicando que esses padrões conseguem capturar nas séries históricas de preços de ações sinais a respeito da sua movimentação futura de preços, que não são explicados nem por um Random Walk e nem por um E-GARCH. No entanto, se levados em consideração os efeitos das taxas e dos custos de transação, dependendo das suas magnitudes, essas conclusões somente se mantêm para o padrão na sua forma invertida.