FEEDBACK TRADING EFFECT IN CRYPTOCURRENCIES WITH HIGH FREQUENCY DATA

This study aimed to evaluate the feedback trading effect in cryptoassets Bitcoin, Ethereum, Litecoin and Dash, using a vector autoregressive system as proposed by Hasbrouck (1991). This effect seeks to evaluate the use of past data to make future decisions, using high frequency data, divided into four periods (day, hour, minute and second) in order to analyse the Feedback trading in cryptocurrencies and it intends to collaborate for the subfield of Behavioral finance, once there are few studies evaluating the investment in digital market under a behavioral perspective. The result suggest that there is a negative feedback trading effect in all cryptocurrencies for models using data aggregated by second and minute. The results also indicates that for Litecoin and Dash there is a negative feedback trading effect for data aggregated by hour.Este trabajo buscó evaluar la existencia del efecto de feedback trading para las criptomoedas Bitcoin, Ethereum, Litecoin y Dash usando el modelo VAR propuesto por Hasbrouck (1991). Este efecto busca evaluar la utilización de datos pasados para tomar decisiones futuras, utilizando para ello datos de alta frecuencia, divididos en cuatro períodos (día, hora, minuto y segundo) para captar la existencia del efecto de feedback trading en las criptomedas, con el fin de contribuir a para la línea de las finanzas del comportamiento, ya que hay pocos estudios que evalúan la inversión en mercados digitales siguiendo una perspectiva de comportamiento. El resultado del modelo indica la existencia de feedback trading negativo para todas las criptomoedas en las granularidades de tiempo segundo y minuto. El estudio también apunta como resultado del modelo la existencia de feedback trading negativo para la granularidad de tiempo hora a hora para Litecoin y Dash.Este trabalho buscou avaliar a existência do efeito de feedback trading para as criptomoedas Bitcoin, Ethereum, Litecoin e Dash usando o modelo VAR proposto por Hasbrouck (1991). Este efeito busca avaliar a utilização de dados passados para tomar decisões futuras, utilizando para tanto, dados de alta frequência, divididos em quatro períodos (dia, hora, minuto e segundo) para captar a existência do efeito de feedback trading nas criptomoedas, visando contribuir para a linha de finanças comportamentais, uma vez que há poucos estudos que avaliam o investimento em mercados digitais seguindo uma perspectiva comportamental. O resultado do modelo indica a existência de feedback trading negativo para todas as criptomoedas nas granularidades de tempo segundo e minuto. O estudo também aponta como resultado do modelo a existência de feedback trading negativo para a granularidade de tempo hora a hora para Litecoin e Dash

How do young low-income university students deal with risk and time preferences in Brazil?

O objetivo deste artigo foi buscar compreender o comportamento de jovens universitários de baixa renda por meio de um experimento baseado na teoria do prospecto e do desconto hiperbólico, com preferências de risco e tempo, e suas relações com a alfabetização financeira no que se refere às distorções de probabilidades de escolhas. Nota-se a carência de estudos que abordem, ao mesmo tempo, as preferências de risco e tempo em grupos urbanos de baixa renda, relacionando experimentos baseados na teoria do prospecto para captar distorções de probabilidade nos processos de escolhas. Este estudo abre portas para que a questão da relação entre pobreza e preferências ao risco e tempo sejam mais bem discutidas no Brasil com o intuito de trazer evidências que colaborem para planos de alfabetização financeira nacional. O estudo demonstra a importância da educação financeira como meio de diminuir a distorção de probabilidades dos agentes. Isso se torna crucial, dado que a distorção de probabilidades é um dos pilares da Teoria do Prospecto. Este experimento foi baseado na Teoria de Prospecto e do desconto hiperbólico e utilizou as funções valor, peso e de desconto quase hiperbólico dentro de uma metodologia de máxima verossimilhança para estimação dos parâmetros de risco e de tempo com variáveis sociodemográficas e com a variável moderadora Índice de Alfabetização Financeira, em uma IES privada, com 54 alunos e 5.940 loterias. Observou-se que populações urbanas de baixa renda em economias emergentes possuem parâmetros de aversão ao risco e perda similares a populações rurais de países em desenvolvimento. Os alunos de baixa renda têm uma maior preferência pelo presente, sendo percebido que um pequeno aumento da renda está associado a um maior nível de paciência, tornando as decisões mais racionais. Uma maior educação financeira poderia induzir a uma menor distorção das probabilidades.This article sought to understand the behavior of young low-income university students through an experiment based on prospect and hyperbolic discounting theory, with risk and time preferences, and their relationships with financial literacy with regard to choice probability distortions. There is a notable lack of studies that simultaneously address risk and time preferences in low-income urban groups, relating experiments based on prospect theory to capture probability distortions in choice processes. This study opens the doors for the question of the relationship between poverty and risk and time preferences to be better discussed in Brazil with the aim of providing evidence that supports national financial literacy plans. The study shows the importance of financial education as a means of reducing agents’ probability distortion. This is crucial, given that probability distortion is one of the pillars of prospect theory. This experiment was based on prospect and hyperbolic discounting theory and used value, weight, and quasi-hyperbolic discounting functions within a maximum likelihood methodology to estimate the risk and time parameters with sociodemographic variables, and with the Financial Literacy Index moderating variable, in a private HEI, with 54 students and 5,940 lotteries. It was observed that low-income urban populations in emerging economies have similar risk and loss aversion parameters to rural populations in developing countries. Low-income students have a greater preference for the present, with it being perceived that a small increase in income is associated with a higher level of patience, making decisions more rational. A better financial education could lead to a smaller probability distortion

Impactos do rating soberano brasileiro sobre ações de estatais

No início do século XX, surgem as primeiras empresas privadas de rating, nesse contexto, as avaliações realizadas por tais agentes começam a constituir uma importante fonte de informação para os investidores. Este trabalho buscou verificar se as ações das estatais negociadas no mercado nacional apresentaram retornos anormais nos dias próximos, tanto antes quanto depois, aos anúncios de alteração do rating soberano. Foram selecionadas nove empresas públicas brasileiras no período entre 2002 e 2014. A metodologia utilizada neste trabalho foi a de estudo de eventos, que vem sendo bastante difundida e utilizada nas áreas de Economia, Ciências Contábeis e Finanças, introduzida por Fama, Fisher, Jensen e Roll (1969). Como os resultados demonstraram, os eventos negativos (downgrades da classificação soberana) não proporcionaram, com significância estatística, um impacto negativo no preço desses ativos e os eventos positivos (upgrades da nota de risco soberano) não impactaram, com significância estatística, positivamente o comportamento das ações dessas empresas. Entretanto, é importante ressaltar que ao se considerar o retorno anormal médio acumulado, foi observado que os anúncios de downgrade impactaram de forma mais intensa o mercado frente aos anúncios de upgrade, mesmo que no sentido oposto ao inicialmente esperado

Existe Lucratividade na Operação Carry Trade Real x Dólar?

Este estudo tem o objetivo de analisar operações de carry trade entre o Brasil e Estados Unidos, com foco no longo prazo (período de 1, 2, 3, 4 e 5 anos), o que não é contemplado atualmente em outros estudos. A ausência de análises com foco no longo prazo para tais operações gera um gap para avaliações de investimentos mais duradouros o que pode trazer benefícios para investidores, empresas e principalmente países emergentes que são o foco destas operações - que impacta diretamente na realidade do mercado brasileiro e no campo internacional. Este estudo contempla analises da operação mesmo em momentos de instabilidade econômica no Brasil, com foco no período de 2000 – 2021 com janelas anuais de observações. O modelo utilizado é o mesmo destacado pela literatura do tema, ou seja, modelo de paridade descoberta de taxa de juros. Foram utilizadas técnicas econométricas, testes estatísticos para avaliar as variáveis e o teste Wald para testar duas hipóteses, sendo a principal delas a hipótese de “eficiência”.: Diferente do que é apontado nos trabalhos que envolvem análise de curso prazo, verificou-se que estas operações de caráter especulativo não deveriam ser concentradas apenas em períodos de curto ou curtíssimo prazo, mas também podem se avaliar períodos mais longos nestas duas economias analisadas. Os achados indicaram lucro na operação para o período de cinco anos em toda a série e quando a série foi reduzida em janelas de t+1, também foi verificado lucratividade em períodos de longo prazo ao longo das janelas

Avanços no manejo das exacerbações da Doença Pulmonar Obstrutiva Crônica (DPOC)

A doença pulmonar obstrutiva crônica (DPOC) é considerada a quarta causa de morte no Brasil, um cenário preocupante tendo em vista que apenas 10% dos que possuem o diagnóstico realizam o tratamento adequado. O presente estudo de revisão buscou avaliar novos avanços para o manejo das exacerbações da DPOC, documentados por meio de estudos clínicos e randomizados. Trata-se de uma pesquisa de revisão integrativa realizada por meio da base de dados PubMed, que levou em consideração os seguintes critérios de inclusão: ensaios clínicos e testes controlados e aleatórios; artigos publicados no último ano; que possuíam texto completo disponível e que abordassem acerca do manejo das exacerbações da DPOC. Ficou constatado que o Xiyanping pode bloquear a resposta inflamatória sistêmica e produzir um ótimo efeito sinérgico ao ser combinado com antibióticos, melhorando a função pulmonar de pacientes idosos com exacerbação aguda da DPOC e diminuindo a resposta de hiper-reatividade das vias aéreas, além de promover a excreção de escarro. Ademais, os pacientes com DPOC sem tratamento prévio com níveis basais elevados de FENO poderiam se beneficiar do tratamento com salmeterol/fluticasona em vez de tiotrópio, demonstrando que a FENO basal alta pode auxiliar pacientes com DPOC a terem uma resposta favorável na terapêutica com ICS/LABA. Por fim, a acupuntura foi outra técnica de manejo positiva, em que a sua adição aos cuidados padrões pode ser eficaz e segura no tratamento das exacerbações agudas da DPOC, a julgar pelas melhorias nos resultados descritos pelos pacientes

USO DO MODELO AQUACROP PARA O FEIJÃO-CAUPI CULTIVADO SOB DIFERENTES LÂMINAS DE IRRIGAÇÃO EM CASTANHAL-PA

O feijão-caupi possui grande importância socioeconômica para a população, principalmente a de baixa renda. O modelo AquaCrop foi calibrado e validado para analisar a sua eficiência na simulação do teor de água no solo, produção de biomassa e produtividade do feijão-caupi sob diferentes disponibilidades hídricas no nordeste paraense. O experimento foi realizado na fazenda escola da UFRA-Castanhal, com a cultivar BR3-Tracuateua submetida a quatro tratamentos (T100, T50, T25 e T0), correspondentes à reposição da água perdida pela (ETc) durante a fase reprodutiva, em seis blocos ao acaso. Para a parametrização e calibração do modelo foi utilizado dados coletados em campo nos anos de 2015/2016. O seu desempenho foi avaliado pelos parâmetros estatísticos (RMSE, r², d, c e Ef). O modelo subestimou a biomassa dos tratamentos (T50, T25 e T0), entretanto a biomassa simulada apresentou alta correlação com a observada em todos os tratamentos, bem como um alto índice de desempenho. No geral, o modelo simulou bem a produtividade nos diferentes tratamentos e seus valores apresentaram alta correlação com os dados observados (r2 = 0,99), demonstrando um ótimo desempenho na simulação da produtividade do feijão-caupi (c = 0,98). O desempenho diminuiu em decorrência da lâmina aplicada (T100 > T0), não afetando sua eficiência (Ef > 0,67), decorrente da alta correlação (r² > 0,74) entre os valores observados e simulados e pelos erros de estimativa (RMSE < 20%) aceitáveis, viabilizando seu uso na simulação da biomassa, rendimento além de poder ser usado na simulação do teor de água no solo em Castanhal-PA

Pervasive gaps in Amazonian ecological research

Biodiversity loss is one of the main challenges of our time,1,2 and attempts to address it require a clear un derstanding of how ecological communities respond to environmental change across time and space.3,4 While the increasing availability of global databases on ecological communities has advanced our knowledge of biodiversity sensitivity to environmental changes,5–7 vast areas of the tropics remain understudied.8–11 In the American tropics, Amazonia stands out as the world’s most diverse rainforest and the primary source of Neotropical biodiversity,12 but it remains among the least known forests in America and is often underrepre sented in biodiversity databases.13–15 To worsen this situation, human-induced modifications16,17 may elim inate pieces of the Amazon’s biodiversity puzzle before we can use them to understand how ecological com munities are responding. To increase generalization and applicability of biodiversity knowledge,18,19 it is thus crucial to reduce biases in ecological research, particularly in regions projected to face the most pronounced environmental changes. We integrate ecological community metadata of 7,694 sampling sites for multiple or ganism groups in a machine learning model framework to map the research probability across the Brazilian Amazonia, while identifying the region’s vulnerability to environmental change. 15%–18% of the most ne glected areas in ecological research are expected to experience severe climate or land use changes by 2050. This means that unless we take immediate action, we will not be able to establish their current status, much less monitor how it is changing and what is being lostinfo:eu-repo/semantics/publishedVersio

Pervasive gaps in Amazonian ecological research

Biodiversity loss is one of the main challenges of our time,1,2 and attempts to address it require a clear understanding of how ecological communities respond to environmental change across time and space.3,4 While the increasing availability of global databases on ecological communities has advanced our knowledge of biodiversity sensitivity to environmental changes,5,6,7 vast areas of the tropics remain understudied.8,9,10,11 In the American tropics, Amazonia stands out as the world's most diverse rainforest and the primary source of Neotropical biodiversity,12 but it remains among the least known forests in America and is often underrepresented in biodiversity databases.13,14,15 To worsen this situation, human-induced modifications16,17 may eliminate pieces of the Amazon's biodiversity puzzle before we can use them to understand how ecological communities are responding. To increase generalization and applicability of biodiversity knowledge,18,19 it is thus crucial to reduce biases in ecological research, particularly in regions projected to face the most pronounced environmental changes. We integrate ecological community metadata of 7,694 sampling sites for multiple organism groups in a machine learning model framework to map the research probability across the Brazilian Amazonia, while identifying the region's vulnerability to environmental change. 15%–18% of the most neglected areas in ecological research are expected to experience severe climate or land use changes by 2050. This means that unless we take immediate action, we will not be able to establish their current status, much less monitor how it is changing and what is being lost