RINALDO ARTES
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- Modelo de previsão de preço futuro de petróleo bruto nos Estados Unidos(2023) Guelman, BeatrizA indústria do petróleo ocupa um lugar de importância na economia mundial; segundo a Statistical Review of World Energy, publicada em 2021, mais de 80% da energia consumida no mundo é fruto de combustível fóssil. Dentro da indústria do petróleo, a economia americana e, consequentemente, o dólar ocupam um lugar de importância na indústria do petróleo principalmente após o ano de 1974. O entendimento do comportamento do petróleo e como ele se relaciona com o mercado financeiro é importante não apenas para empresas produtoras de mercadorias ou commodities, que são afetadas diretamente pela variação dos preços, mas também para investidores da bolsa, gerentes de portifólio e especuladores em geral; o petróleo é chave para a construção de portifólios bem diversificados e para decisões financeiras que maximizam retornos e otimizam as decisões de risco. O principal objetivo deste trabalho é examinar diferentes modelos de previsão para os preços futuros do petróleo nos Estados Unidos. Três modelos são examinados para identificar empiricamente o modelo com maior precisão e melhores resultados preditivos. Foram feitas previsões sob os modelos Autorregressivo e de Médias Móveis Integrado (ARIMA), Vetor Autorregressivo (VAR) e de Random Forest para os períodos de 01 de janeiro de 2019 a 01 de dezembro de 2019 e 01 de julho de 2021 a 01 de junho de 2022. O modelo VAR, se comparado aos três modelos selecionados e com os parâmetros utilizados, conseguiu descrever melhor o cenário econômico e o petróleo como um agente econômico e financeiro, levando em consideração seus componentes e relação com outros fatores. Contudo, o modelo de Random Forest tem maior sensibilidade em capturar as movimentações e os choques no preço, demonstrando quedas e altas ao longo do tempo.
- Misvalutation e economia comportamental: empresas brasileiras pré e pós pandemia Covid - 19(2023) Giovanelli, Leonardo GandurEste estudo tem como principal objetivo avaliar como a pandemia gerada pelo Covid 19 afetou a precificação de ativos brasileiros. Para isto são utilizados conceitos da economia clássica e da economia comportamental. A economia clássica considera que os preços dos ativos refletem toda informação pública e privada disponível. Além desta premissa, também considera que os agentes econômicos possuem tempo e recursos de forma que isto não seja um fator limitante na utilização da informação em benefício próprio ou para otimizar a gestão de uma carteira de investimentos. Desta forma anomalias no preço de ativos, como observadas em 2000 com a crise da internet ou em 2008 com a crise do subprime não deveriam ocorrer, pois os ativos estariam bem precificados, todavia, além das crises citadas, outras anomalias também ocorreram. Neste cenário que a economia comportamental passa a ser estudada de forma a complementar modelos tradicionais. A pandemia causada pelo Covid-19 iniciada em 2020 além da crise sanitária, também causou stress financeiro. Tendo o período pré-pandemia representado por 2019 e pós pandemia representado por 2021, este estudo compara a precificação de ações brasileiras dos setores de aviação, financeiro e varejo. A hipótese inicial é que o stress causado pela pandemia geraria pessimismo no mercado financeiro e ações passariam a ser precificadas com tendência de subavaliação. O resultado obtido confirma a hipótese inicial, uma vez que ações supervalorizadas passaram a ser bem precificadas ou subavaliadas.
- Aplicação do Isolation Forest como modelo não supervisionado para identificação de potenciais manipulações de preços no mercado de ações brasileiro(2023) Martinez, Carlos Henrique BordignonNos últimos anos, quando a taxa Selic chegou a níveis de 2,0%, o mercado financeiro se tornou uma alternativa atrativa para investidores pessoa física que buscavam rendimentos superiores a produtos atrelados a essa taxa. O assunto foi impulsionado pela mídia, por influenciadores em redes sociais e por parte de participantes do mercado que buscavam atrair o maior número de pessoas para investir no mercado financeiro. A alta visibilidade e vultuosos rendimentos prometidos, atraíram criminosos para prática de atividades ilícitas, que vão desde pirâmides financeiras até organização de grupos para manipulação de preços de ativos negociados em ambientes eletrônicos como a bolsa de valores. Esse contexto trouxe à tona a necessidade do aprimoramento de técnicas para identificação de manipulação de preço no ambiente de negociação eletrônica em todo o mundo, a fim de garantir a integridade e transparência para aqueles que utilizam o mercado financeiro como meio de investimento. Esse trabalho investiga a capacidade para identificação de potenciais manipulações, por meio da aplicação do Isolation Forest como um método não supervisionado de detecção de anomalias.
Trabalho de Conclusão de Curso Modelo de previsão de falência para empresas de capital aberto no Brasil(2023) Helou Neto, NabihGraças a um mundo cada vez mais digitalizado, é ainda mais importante a tomada de decisão eficiente e assertiva. Em um contexto de instabilidade econômica e juros altos, vemos a mídia especializada cada vez mais colocando o risco de crédito das empresas nos holofotes, buscando evidenciar para a população seus impactos na sociedade. O objetivo dessa pesquisa é identificar bons preditores de falência de empresas por meio da construção de um modelo de previsão de falência para empresas de capital aberto no Brasil. O Brasil traz um grande desafio para esse tipo de pesquisa, graças ao risco político elevado e a baixa estabilidade econômica e jurídica. O modelo usado nesse trabalho foi a regressão logística, empregando os indicadores econômico-financeiros das empresas, como variáveis explicativas. Uma amostra controle foi obtida a partir do pareamento das empresas que faliram com outras empresas do mesmo setor e de tamanhos semelhantes. Como resultado, as variáveis significativas para a previsão da probabilidade de falência dizem respeito aos níveis de endividamento, liquidez e eficiência das empresas. Foi possível construir um modelo com potencial de capacidade de previsão excepcional e acerto na previsão acima de 70%, utilizando o valor de corte padrão.- Modelos de previsão de preço para soja no Brasil utilizando variáveis climáticas e produção(2022) Carneiro, Mara MarquesEste trabalho propõe um modelo de previsão de preço para soja, principal commodity produzida no país e de grande importância para a balança comercial brasileira, baseado em fatores externos como características macroeconômicas e em fatores climáticos que afetam diretamente o resultado de sua produção, auxiliando o produtor rural na previsibilidade dos preços, mensuração de risco e gestão financeira. Também contribui na explicação dos fatores de formação do preço, entendendo o comportamento do mercado interno nas variações observadas neste produto. Os dados foram coletados em diversas fontes tais como bases Conab, ABIOVE e IPEA, totalizando 96 observações mensais, do período de janeiro/2014 até dezembro/2021, em metodologias ARIMA e VAR. Para o segundo em particular, além do preço mensal da soja dos principais estados produtores, utilizou-se também variáveis como preço da soja mensal dos principais estados produtores da commodity, além de preço da soja na bolsa de Chicago, cotação do dólar, dados de exportação e produção de soja, abate total de bovinos, IBCBr e ocorrência de el niño e la niña. Os resultados obtidos indicam que o modelo VAR é mais eficiente que o modelo ARIMA para previsão do preço da soja.