Redes sociais, expectativas de mercado e preços de ativos financeiros: um estudo de eventos

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dc.contributor.advisorMartins, Sergio Ricardopt_BR
dc.contributor.authorBirman, Allan De Lima
dc.coverage.cidadeSão Paulopt_BR
dc.coverage.paisBrasilpt_BR
dc.creatorBirman, Allan De Lima
dc.date.accessioned2023-02-24T21:55:46Z
dc.date.available2023-02-24T21:55:46Z
dc.date.issued2020
dc.description.abstractO objetivo desse trabalho é explorar se o sentimento presente em redes sociais é capaz de indicar movimentos subsequentes nos preços de ações e índices. Especificamente, é investigado se o conteúdo publicado no twitter pode fornecer informações sobre movimentações futuras no preço de uma amostra de 12 ações americanas. É considerado um período de 75 dias. Os tweets publicados nesse período que fazem referência ao grupo amostral são coletados e classificados como positivos, negativos ou neutros. Essa classificação é feita usando um algoritmo de machine learning conhecido como Algoritmo de classificação por Regressão Logística Multinomial com Gradiente Descendente Estocástico. Se conduz então um Estudo intradiário de Eventos para capturar a complexa relação entre as redes sociais e os preços de ativos financeiros. Os dados são estudados em intervalos de 5 minutos entre cada observação . Espera-se comprovar a hipótese de que o Twitter é um bom instrumento para identificar mudanças nas expectativas do mercado antes que essas sejam completamente incorporadas nos preços dos ativos financeiros.pt_BR
dc.description.otherThis research paper explores wether the sentiment of social media is capable of indicating subsequent movements in prices of stocks and indices . In particular, it focuses on the effects of Twitter postings on the future movements in stock prices of a sample of 12 U.S. companies. A time window of 75 days is considered. The tweets published within that time period and which reference any of the sampled companies are colected and classified as either positive, negative or neutral. This is accomplished using a machine learning algorithm known as Stochastic Gradient Descent Logistic Regression Classifier. Then, an intraday Event Study is conducted in order to capture the unorthodox relationship between social media and asset prices. A high frequency 5-minute-interval time series is considered. It is expected to confirm the hypothesis that Twitter is a good proxy for identifying market expectations before they get completely incorporated in the stock prices.pt_BR
dc.description.qualificationlevelGraduaçãopt_BR
dc.format.extent54 p.pt_BR
dc.format.mediumDigitalpt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.insper.edu.br/handle/11224/5309
dc.language.isoPortuguêspt_BR
dc.rights.licenseTODOS OS DOCUMENTOS DESTA COLEÇÃO PODEM SER ACESSADOS, MANTENDO-SE OS DIREITOS DOS AUTORES PELA CITAÇÃO DA ORIGEM.pt_BR
dc.subjectRedes sociaispt_BR
dc.subjectMercado financeiropt_BR
dc.subjectTwitterpt_BR
dc.subjectAçõespt_BR
dc.subjectExpectativaspt_BR
dc.subjectFinanças comportamentaispt_BR
dc.subjectSentimentopt_BR
dc.subjectHumorpt_BR
dc.subjectMachine learningpt_BR
dc.subjectRegressão logarítmicapt_BR
dc.subjectGradiente descendente estocásticopt_BR
dc.subjectEstudo de eventospt_BR
dc.subject.keywordsSocial mediapt_BR
dc.subject.keywordsStock marketpt_BR
dc.subject.keywordsTwitterpt_BR
dc.subject.keywordsStockspt_BR
dc.subject.keywordsExpectationspt_BR
dc.subject.keywordsBehavioral financept_BR
dc.subject.keywordsSentimentpt_BR
dc.subject.keywordsHumorpt_BR
dc.subject.keywordsMachine learningpt_BR
dc.subject.keywordsLogistic regressionpt_BR
dc.subject.keywordsStochastic gradient descentpt_BR
dc.subject.keywordsEvent studypt_BR
dc.titleRedes sociais, expectativas de mercado e preços de ativos financeiros: um estudo de eventospt_BR
dc.typebachelor thesis
dspace.entity.typePublication
local.contributor.boardmemberANDREA MARIA ACCIOLY FONSECA MINARDI
local.subject.cnpqCiências Sociais Aplicadaspt_BR
local.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
relation.isBoardMemberOfPublication4f89a841-117c-473d-8798-96eb2d9ce1cf
relation.isBoardMemberOfPublication.latestForDiscovery4f89a841-117c-473d-8798-96eb2d9ce1cf

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