Explorando a forma fraca da (in)eficiência de mercado por meio de algoritmos de inteligência artificial

A pesquisa apresentada neste trabalho visou analisar o desempenho de diferentes algoritmos de inteligência artificial (IA) para previsão de movimentos dos principais índices das maiores bolsas de valores ao redor do mundo. Para tanto, foram coletados dados diários de 34 índices, entre os anos de 2010 e 2019, e estimados os movimentos desses índices com o uso de quatro dos principais algoritmos de IA: Artificial Neural Networks (ANN), k-Nearest Neighbors (KNN), Naive Bayes (NB) e Random Forest (RF). Tais algoritmos foram treinados com base em nove indicadores técnicos amplamente empregados na análise de ativos financeiros. De forma geral, evidenciou-se a possibilidade de se obter retornos superiores à média de mercado a partir dos algoritmos selecionados e treinados com base em indicadores técnicos. Destaca-se, portanto, o potencial de exploração de ineficiências de diferentes mercados de capitais ao redor do mundo em sua forma fraca a partir de algoritmos de IA. De forma específica, constatou-se que o desempenho dos algoritmos variou de acordo com a medida de desempenho utilizada. Quando se considerou a acurácia como medida de desempenho, o algoritmo ANN obteve desempenhos superiores aos dos demais; ao passo que o algoritmo NB apresentou os piores desempenhos independentemente das medidas empregadas para mensurá-lo. O estudo desenvolvido traz uma série de contribuições à pesquisa sobre o emprego desses algoritmos para previsão do movimento de índices de ativos financeiros nos mercados de capitais ao redor do mundo: (i)  obtiveram-se evidências robustas da utilidade e relevância de algoritmos de IA para prever movimentos de preços nas principais bolsas de valores do mundo; (ii) verificou-se que a medida empregada para mensurar o desempenho dos algoritmos influencia de forma significativa sua avaliação; e (iii) constatou-se que os indicadores técnicos podem auxiliar em decisões que agregam valor ao serem conjugados com técnicas de IA

O processo evolutivo de Basileia: uma análise da estabilidade do sistema financeiro bancário brasileiro em termos de liquidez

Exportado OPUSMade available in DSpace on 2019-08-13T23:49:10Z (GMT). No. of bitstreams: 1 bernardo_disserta__orv6f.pdf: 1951316 bytes, checksum: 77a0c009a3a60d2d2cf6e9d22832f01c (MD5) Previous issue date: 14No presente trabalho objetivou-se avaliar se as variações no Índice de Liquidez do Sistema Financeiro Nacional (ILSFN) acompanham o Índice de Basileia (IB), de modo a verificar se o sistema bancário financeiro brasileiro é consolidado, em termos de liquidez, dado o processo evolutivo de Basileia. De maneira mais específica, desejou-se avaliar a liquidez do sistema financeiro bancário a partir de indicadores de estabilidade financeira para estas instituições, destacando-se o ILSFN e o IB. Ambos apresentam relação direta como indicativo da liquidez do sistema financeiro nacional em conformidade com suas fórmulas de cálculo e ambos ainda carregam os efeitos do processo evolutivo de Basileia. Nesse sentido, foi proposto um modelo Vector Autoregressive with Exogenous Variables (VARX), para descrever as inter-relações entre as variações dos indicadores de estabilidade financeira dos bancos brasileiros, considerados como variáveis endógenas e consideradas, ainda, variáveis exógenas de mercado que estão associadas à situação financeira dos bancos. Tal modelo foi ajustado para o período em que apenas as diretrizes do Acordo de Basileia II (BII) estavam em vigor e para o período todo, que considerou a transição do BII para a Basileia III (BIII). Como resultado, pode-se dizer que variações do IB Granger causam variações no ILSFN, entretanto, o contrário não se verifica para ambos os períodos. No que se refere à análise da função de impulso resposta, foram encontradas respostas significativas para as variações do IB, quando se dava um choque na variação do ILSFN e o contrário também ocorreu para ambos os períodos de análise. A partir da análise da decomposição da variância dos erros de previsão, notou-se que apenas a variação do IB contribui para explicar inovações nas variações do ILSFN, em ambos os horizontes de tempo. Por conseguinte, os resultados apontam que a liquidez do sistema financeiro bancário brasileiro já apresentava ser consolidado, em termos de liquidez, já no BII e, desse modo, questiona-se a necessidade de maiores requerimentos de capitais mínimos, os quais vêm sendo definidos com o processo evolutivo de Basileia, para as instituições bancárias.The present research aims to evaluate if the National Financial Systems Liquidity Index (NFSLI) variation follows the Basel Index (BI) to verify if the brazilian financial bank system is consolidated in terms of liquidity given the Basel evolution process. More specific, this research evaluates the financial bank systems liquidity based on the stability financial indicators for these institutions, highlighting the NFSLI and the BI. Both NFSLI and BI present a direct relationship as an indicator for the national financial systems liquidity in accordance with its calculation formula carrying also the effects of the Basel evolution process. In this sense, this research propose an Vector Autoregressive with Exogenous Variables (VARX) model to describes the interrelationship among the variation of the financial stability indicators to the brazilian banks considered as the endogenous variables and it is also considered market exogenous variables associated with the banks financial situation.The VARX model was adjusted to fit the data in which only the Basel Accord II (BII) guidelines were considered and another VARX model was adjusted to fit the data in which was considered the BII effects and its transition to the Basel III (BIII). Therefore, this research found that the variations on BI Granger-cause variations on the NFSLI for both models, however the opposite case it is not verified also in both models. According to the results from the impulse-response function (IRF), it is shown that for both adjusted models was identified significant responses for BI given a shock in the NFSLI variation and vice-verse. In analysis of the forecast error variance decomposition (FEVD) , this research points out that only the variation of BI contributed to explain the inovations in NFSLI variation for both models. Therefore, the results indicates that the brazilian banks financial systems liquidity already was consolidated in terms of liquidity on the BII. Consequently, this research questions if the necessity of expanding the minimum capital requirements for the banks institutions is really needed according to the Basel evolution process

Emprego do algoritmo Naive Bayes para previsão do movimento dos preços de ativos em mercados de capitais

O estudo apresentado neste trabalho teve como objetivo analisar o desempenho da utilização do algoritmo de aprendizado de máquina Naive Bayes para previsão do movimento dos preços das ações que compõem o Índice Ibovespa do mercado de capitais brasileiro (B3 – Brasil, Bolsa, Balcão). Para alcançar o objetivo proposto, foram coletados dados diários dos preços das ações, com participação superior a 1% na carteira teórica do Índice Ibovespa, e calculados indicadores técnicos no período de janeiro de 2012 a dezembro de 2021. Os resultados evidenciaram que os modelos desenvolvidos a partir do algoritmo Naive Bayes obtiveram um desempenho estatisticamente superior à média de mercado. Desse modo, o emprego desse algoritmo de aprendizado de máquina supera o retorno médio esperado com base em dados passados, questionando-se a eficiência desses mercados na forma fraca da hipótese de mercados eficientes (HME). A pesquisa realizada contribui para a literatura das finanças e a prática no mercado de capitais sobre o uso de algoritmos de aprendizado de máquina (especialmente, o Naive Bayes) para previsão do movimento dos preços de ativos listados no mercado brasileiro sob diferentes perspectivas: (i) o estudo acerca da predição dos movimentos diários dos principais ativos do Ibovespa; (ii) a evidenciação de que os desempenhos dos diferentes grupos de indicadores técnicos utilizados não apresentaram diferenças significantes; e (iii) o questionamento da eficiência dos mercados estudados em sua forma fraca  em um contexto de ampla automatização por algoritmos de aprendizagem de máquina

ANÁLISE FINANCEIRA DE HOSPITAIS: UM ESTUDO SOBRE O HOSPITAL METROPOLITANO DE URGÊNCIA E EMERGÊNCIA

Este artigo apresenta os resultados de uma pesquisa descritiva, quantitativa e qualitativa, ccom o objetivo de realizar uma análise financeira do Hospital Metropolitano de Urgência e Emergência (HMUE) do Pará, no período de 2006 a 2010. Desenvolveu-se uma análise com base nos dados internos do hospital e se explorou a relação desses dados com indicadores de outros hospitais brasileiros. Os dados foram essencialmente secundários e provenientes de fontes distintas: demonstrações financeiras e notas explicativas do HMUE, parecer dos auditores e um banco de dados contendo indicadores financeiros de hospitais filantrópicos brasileiros. Empregaram-se as seguintes técnicas para análise dos dados: estatística descritiva, análise de conteúdo, nuvem de palavras e teste de Kruskal-Wallis. Os resultados evidenciaram a fragilidade financeira das organizações hospitalares em geral e, especificamente, do HMUE. Foram poucas as diferenças estatisticamente significativas entre o desempenho do HMUE e das demais organizações filantrópicas brasileiras. A análise do caso HMUE evidenciou ainda que conflitos entre as duas entidades gestoras da organização explicam o mau desempenho financeiro e a descontinuidade das atividades do hospital em 2010. Constatou-se, ainda, que indicadores utilizados na análise financeira de empresas podem também apresentar um papel essencial na avaliação de desempenho das organizações hospitalares

A Financial Analysis of Brazilian Hospitals Between 2006 and 2011

This paper presents the results of a research that aimed at developing a financial analysis of a sample of Brazilian hospitals between 2006 and 2011. The data were collected from financial statements of 23 hospitals and from the Database of United Health System. These secondary data were analyzed through the following techniques: descriptive statistics, Spearman’s correlation, Kolmogorov-Smirnov’s test, Kruskal-Wallis’ test and Chi-square’s test. It was verified that the sample presents unsatisfactory general results about financial performance, especially when related to financial ratios of profitability and return. However, the analysis of different categories of hospitals displays relevant and significant divergences, especially about the type of hospitals: publics and voluntaries ones. The voluntary hospitals present higher liquidity ratios and the best profitability and their capital structure usually focus on long term financing obtained from external agents. These evidences suggest that those organizations focus on financial leverage to achieve better results without deteriorate their liquidity. On the other hand, the public hospitals present lower liquidity as well as worse profitability and return ratios. It was verified that the large-sized hospitals usually present lower financial ratios (liquidity, profitability and return) than the medium-sized hospitals