dc.contributor.advisor | Bender Filho, Reisoli | |
dc.creator | Pereira, Mateus Machado de | |
dc.date.accessioned | 2021-04-14T22:33:25Z | |
dc.date.available | 2021-04-14T22:33:25Z | |
dc.date.issued | 2021-01-29 | |
dc.date.submitted | 2021 | |
dc.identifier.uri | http://repositorio.ufsm.br/handle/1/20573 | |
dc.description | Monografia de Graduação - Universidade Federal de Santa Maria, Centro de Ciências Sociais e Humanas, curso de Ciências Econômicas, RS, 2021. | por |
dc.description.abstract | Information is one of the most studied topics in the economy and finance, therefore, this work
analysis the relationship between Ibovespa, amount traded and a proxy about investor attention
in the period between 2016 and 2020. The present work innovates when using a new methodology to elaborate the proxy demand for information or investor attention by using Principal
Component Analysis (ACP) in several tickers researched in Google Trends. From that, this
work analyzes the relationship of this proxy and the value of the Ibovespa and the amount traded of Ibovespa by an VEC-VAR methodology and the elaboration of an trading strategy. Still,
the market shows an efficient behavior in most of the analyzed period, so the trading algorithm
has a lower performance than the market return in that period, however for the period that refers
to the pandemic, the behavior shows a different behavior from what is characterized efficient, in
this period the algorithm surpassed the return to the market, indicating that strategies developed
from quantitative methods are indicated in periods of uncertainty and panic. | eng |
dc.language | por | por |
dc.publisher | Universidade Federal de Santa Maria | por |
dc.rights | Acesso Aberto | por |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
dc.subject | VEC-VAR | por |
dc.subject | Ibovespa | por |
dc.subject | Google Trends | por |
dc.subject | Componentes principais | por |
dc.subject | Principal component analysis | eng |
dc.subject | Trading | eng |
dc.title | Eficiência de mercado: evidências a partir do Google Trends e algoritmos de trading | por |
dc.title.alternative | Market efficiency: evidences from Google Trends and trading algorithms | eng |
dc.type | Trabalho de Conclusão de Curso de Graduação | por |
dc.degree.local | Santa Maria, RS, Brasil. | por |
dc.degree.graduation | Ciências Econômicas | por |
dc.description.resumo | A Informação tem sido um dos temas mais estudados em economia, com destaque para o mercado financeiro. A partir disso, o trabalho analisou a relação entre o valor do Ibovespa, o volume
de negociações e uma proxy da atenção do investidor, no período que compreende 2016 a 2020.
Para a elaboração da proxy demanda de informação ou atenção do investidor foi aplicada a
Análise de Componentes Principais (ACP) no Volume Histórico de Pesquisa (VHP) disponibilizado pelo Google Trends. A partir disso, foi analisada a relação dessa proxy, com o valor
do Ibovespa e volume de negociações do Ibovespa, a partir da metodologia VEC-VAR e pela
elaboração de um algoritmo de Trading. Os principais resultados apontam que a atenção do
investidor aumenta quando o mercado cai, quando há maior incerteza, por outro lado, quando o
mercado está em alta, o viés de confirmação provoca uma sensação de segurança no investidor,
reduzindo a demanda de informação, que passa a não acompanhar com a mesma frequência
o comportamento das cotações. Ainda, o mercado apresenta um comportamento eficiente na
maior parte do período analisado, assim algoritmo de trading tem um desempenho inferior ao
retorno do mercado nesse período, entretanto para o período que se refere à pandemia, o mercado não se mostra eficiente, nesse período o algoritmo superou o retorno o mercado, indicando
que estratégias desenvolvidas a partir de métodos quantitativos são indicadas em períodos de
incerteza e instabilidades. | por |
dc.publisher.country | Brasil | por |
dc.publisher.initials | UFSM | por |
dc.subject.cnpq | CNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::ECONOMIA | por |
dc.publisher.unidade | Centro de Ciências Sociais e Humanas | por |