Utilização de redes neurais na identificação de tendências de desempenho das Ofertas Públicas Iniciais

Orientador : Simone Bernardes VoeseTrabalho de Conclusão de Curso (especialização) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Sociais Aplicadas, Curso de Especialização em Contabilidade e FinançasInclui referênciasResumo: O lançamento de ações é conhecido como Ofertas Públicas Iniciais (IPO, do inglês Initial Public Offering) e tem como objetivo captar recursos para a empresa ou por alavancagem. De 2004 até 2014, 152 companhias ingressaram no mercado de capitais trazendo com elas uma modalidade de investimento com muitas oportunidades de rentabilidade. A grande restrição do investimento em IPO é a não existência de um histórico de desempenho na bolsa de valores e a ausência de informações acerca da empresa. Diante disso, o trabalho proposto teve como objetivo a utilização de redes neurais para a identificação de tendências de retorno no primeiro dia de pregão. Foi desenvolvida uma topologia de Rede Neural dentro do software MATLAB® para a realização de análises. Foi estudado o desempenho de 16 conjuntos de dados, que diferem entre sim pelas categorias de parâmetros de entrada utilizados e pela utilização ou não de números binários. Os resultados foram analisados e um modelo de Rede com duas camadas ocultas foi proposto. Por fim, foi realizada uma simulação comparando o desempenho de dois investimentos realizados através da metodologia das redes com dois investimentos sem nenhuma metodologia de investimento aplicada

Google trends e o desempenho do mercado brasileiro de ações

Orientador: Prof.ª Dr. Adalto Acir Althaus JuniorTese (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Sociais Aplicadas, Programa de Pós-Graduação em Economia. Defesa : Curitiba, 09/09/2021Inclui referências: p. 112-119Resumo: O trabalho proposto teve como objetivo avaliar se as evoluções de buscas de palavras-chave no Google, ao serem utilizadas como métricas de atenção e sentimento dos investidores, conseguem fornecer tendências de desempenho do mercado financeiro brasileiro. Com base em dados do período entre 2015 e 2019, estimamos regressões com dados em painéis e regressões VAR, para investigar o efeito da frequência de pesquisas em palavras relacionadas a sentimento financeiro, nomes de índices de mercado, tickers de negociação e nome de empresas sob três indicadores de desempenho de mercado: retorno semanal, volume de negociação semanal e volatilidade. Os resultados confirmam que o Google pode ser utilizado como uma ferramenta de auxílio nas previsões de desempenho de mercado, por exemplo: (i) um aumento na atenção anormal na palavra "Ibovespa" indica um impacto positivo no retorno semanal dos índices de ação Ibovespa de duas semanas posteriores; (ii) um maior nível de pesquisas em palavras que formam o índice de sentimento negativo reflete uma piora no retorno dos principais índices acionários na semana posterior. Por fim, desenvolvemos uma estrutura de rede neural artificial no software Matlab combinada com dados extraídos do Google Trends, para sugerir duas estratégias de alocação de capital e comparar as rentabilidades com o retorno do Ibovespa no mesmo período, verificamos que ambas as estratégias alcançaram rentabilidades superiores ao do índice.Abstract: The purpose of the study was to evaluate if Google search queries can provide insights of the Brazilian financial market performance. Based on weekly data from the period between 2015 and 2019, we estimated regressions with panel data and VAR regressions to investigate the effect of frequency of searches on words related to financial sentiments, markets index names, trading tickers and company names over three indicators of market performance: weekly return, weekly trading volume, and volatility. The findings support that Google can be used as a tool to predict market performance, for example:. (i) An increase in abnormal attention to the word "Ibovespa" indicates a positive impact on the weekly return of Ibovespa index in two subsequent weeks; (ii) a higher level of searches over words that form the negative sentiment index reflects a negative return of market index in the subsequent week. Finally, we developed an artificial neural network structure in Matlab software combined with data extracted from Google Trends, to suggest two capital allocation strategies and to compare with Ibovespa's return in the same period, we verified that both strategies achieved higher returns than the index

Google trends e o desempenho do mercado brasileiro de ações

Orientador: Prof.ª Dr. Adalto Acir Althaus JuniorTese (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Sociais Aplicadas, Programa de Pós-Graduação em Economia. Defesa : Curitiba, 09/09/2021Inclui referências: p. 112-119Resumo: O trabalho proposto teve como objetivo avaliar se as evoluções de buscas de palavras-chave no Google, ao serem utilizadas como métricas de atenção e sentimento dos investidores, conseguem fornecer tendências de desempenho do mercado financeiro brasileiro. Com base em dados do período entre 2015 e 2019, estimamos regressões com dados em painéis e regressões VAR, para investigar o efeito da frequência de pesquisas em palavras relacionadas a sentimento financeiro, nomes de índices de mercado, tickers de negociação e nome de empresas sob três indicadores de desempenho de mercado: retorno semanal, volume de negociação semanal e volatilidade. Os resultados confirmam que o Google pode ser utilizado como uma ferramenta de auxílio nas previsões de desempenho de mercado, por exemplo: (i) um aumento na atenção anormal na palavra "Ibovespa" indica um impacto positivo no retorno semanal dos índices de ação Ibovespa de duas semanas posteriores; (ii) um maior nível de pesquisas em palavras que formam o índice de sentimento negativo reflete uma piora no retorno dos principais índices acionários na semana posterior. Por fim, desenvolvemos uma estrutura de rede neural artificial no software Matlab combinada com dados extraídos do Google Trends, para sugerir duas estratégias de alocação de capital e comparar as rentabilidades com o retorno do Ibovespa no mesmo período, verificamos que ambas as estratégias alcançaram rentabilidades superiores ao do índice.Abstract: The purpose of the study was to evaluate if Google search queries can provide insights of the Brazilian financial market performance. Based on weekly data from the period between 2015 and 2019, we estimated regressions with panel data and VAR regressions to investigate the effect of frequency of searches on words related to financial sentiments, markets index names, trading tickers and company names over three indicators of market performance: weekly return, weekly trading volume, and volatility. The findings support that Google can be used as a tool to predict market performance, for example:. (i) An increase in abnormal attention to the word "Ibovespa" indicates a positive impact on the weekly return of Ibovespa index in two subsequent weeks; (ii) a higher level of searches over words that form the negative sentiment index reflects a negative return of market index in the subsequent week. Finally, we developed an artificial neural network structure in Matlab software combined with data extracted from Google Trends, to suggest two capital allocation strategies and to compare with Ibovespa's return in the same period, we verified that both strategies achieved higher returns than the index