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Título
Criação de portfólios de investimento em ações a partir de modelos hierárquicos não lineares de regressão
Orientador
Maria Imaculada de Lima Montebello
Autor
José Erasmo Silva
Palavra chave
Carteiras de investimento. Long and short. Modelos hierárquicos.
Grupo CNPQ
Programa
DR - ADMINISTRAÇÃO
Área
CIÊNCIAS SOCIAIS APLICADAS
Data da defesa
16/11/2020
Nº Downloads
344
Resumo
O Brasil vive atualmente o menor patamar de taxa de juro da história, fixada em 2,00% em agosto de 2020. Isso tem feito com que aplicações de renda fixa se tornem menos interessantes, e os investidores passem a buscar alternativas mais rentáveis. Essa busca por investimentos mais rentáveis refletiu diretamente no mercado de ações brasileiro, que viu seu número de investidores crescer bruscamente nos últimos quatro anos. O objetivo principal da pesquisa foi desenvolver um modelo de seleção de ações para compor portfólios long and short utilizando modelos hierárquicos não lineares de regressão para dados em painel. Por meio desse modelo, foi possível analisar o comportamento histórico de diversas variáveis que influenciam os retornos das ações e, com isso, prever a probabilidade de retornos futuros positivos ou negativos para formar as carteiras. Foram coletadas informações trimestrais das empresas listadas nas bolsas de valores NYSE, NASDAQ, NYSE EURONEXT e B3 referentes ao período de 1995 a 2T2019. A partir das informações e dos modelos estatísticos, formou-se diferentes carteiras long and short compreendendo diferentes cenários, o que totalizou nove carteiras. Após a apuração dos resultados, constatou-se que os melhores deles foram gerados pelas carteiras com a inserção de stop loss, porém sem o título de renda fixa. Esse comportamento pode ser visualizado nas carteiras mistas (Estados Unidos e Brasil), nas carteiras mistas com restrição de data e nas carteiras somente com ações listadas na B3. Notou-se que a inserção do stop loss promoveu grandes ganhos nos resultados das carteiras. Não se pode dizer o mesmo para a inserção dos títulos de renda fixa, que trouxeram discreta diminuição no risco. A principal contribuição do trabalho foi desenvolver um novo modelo de investimento diante de um mercado de ações em forte ascensão, o que viabiliza a seleção de ações a partir de modelos hierárquicos não lineares, complementado com técnicas de alocação, de diversificação e de minimização de risco O estudo mostra originalidade ao utilizar modelos hierárquicos não lineares de regressão para seleção de ações.
Abstract
Brazil is currently experiencing the lowest interest rate in history, set at 2.00% in August 2020. This has made fixed income investments less interesting, and investors are looking for more profitable alternatives. This search for more profitable investments was directly reflected in the Brazilian stock market, which has seen its number of investors grow sharply in the past four years. The main objective of the research was to develop a stock selection model to compose long and short portfolios using nonlinear hierarchical regression models for panel data. Through this model, it was possible to analyze the historical behavior of several variables that influence stock returns and, with this, predict the probability of future positive or negative returns to form the portfolios. Quarterly information was collected from companies listed on the NYSE, NASDAQ, NYSE EURONEXT and B3 stock exchanges for the period from 1995 to 2Q2019. From the information and statistical models, different long and short portfolios were formed, comprising different scenarios, which totaled nine portfolios. After determining the results, it was found that the best of them were generated by the portfolios with the insertion of stop loss, but without the fixed income security. This behavior can be seen in mixed portfolios (United States and Brazil), in mixed portfolios with restricted dates and in portfolios with only shares listed in B3. It was noted that the insertion of the stop loss promoted great gains in the results of the portfolios. The same cannot be said for the insertion of fixed income securities, which brought a slight decrease in risk. The main contribution of the work was to develop a new investment model in the face of a rapidly growing stock market, which makes it possible to select stocks based on non-linear hierarchical models, complemented by allocation, diversification and risk minimization techniques. The study shows originality when using non-linear hierarchical regression models for stock selection.
