Previsão de retornos intradiários através de regressões usando funções-núcleo

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Liberali, Gustavo
Data de Publicação: 2007
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do INSPER
Texto Completo: https://www.repositorio.insper.edu.br/handle/11224/1087
Resumo: São duas as contribuições deste trabalho. Primeiro, é discutido e aplicado um método de avaliação de regressões não lineares para a previsão de retornos intradiários de ações no mercado brasileiro, com o objetivo de maximizar o retorno de um portfólio simulado de compras e vendas. Segundo, são realizadas regressões usando funções-núcleo associadas ao particionamento da amostra por Vizinhos Mais Próximos. Algumas variáveis independentes utilizadas são indicadores técnicos, cujos parâmetros são otimizados dentro da amostra de estimação. Os resultados alcançados são positivos e superam, em uma análise quartil a quartil, os resultados produzidos por um modelo benchmark de autoregressão linear.
id INSP_8af10c387d95f5fd755a3fa1cb127b35
oai_identifier_str oai:repositorio.insper.edu.br:11224/1087
network_acronym_str INSP
network_name_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do INSPER
repository_id_str
spelling Liberali, GustavoArtes, RinaldoHota, Luiz KoodiPereira, Pedro Luiz VallsSão Paulo2021-09-13T03:15:30Z2015-10-29T21:26:36Z2021-09-13T03:15:30Z2015-10-29T21:26:36Z2007https://www.repositorio.insper.edu.br/handle/11224/1087São duas as contribuições deste trabalho. Primeiro, é discutido e aplicado um método de avaliação de regressões não lineares para a previsão de retornos intradiários de ações no mercado brasileiro, com o objetivo de maximizar o retorno de um portfólio simulado de compras e vendas. Segundo, são realizadas regressões usando funções-núcleo associadas ao particionamento da amostra por Vizinhos Mais Próximos. Algumas variáveis independentes utilizadas são indicadores técnicos, cujos parâmetros são otimizados dentro da amostra de estimação. Os resultados alcançados são positivos e superam, em uma análise quartil a quartil, os resultados produzidos por um modelo benchmark de autoregressão linear.The contributions of this paper are twofold. First we discuss and apply a method for the eva luation of non linear regressions in forecasting intraday returns of Brazilian stocks, with the aim of maximizing the return of a simulated trading portfolio. Second, Kernel regressions associated with Nearest Neighbors sample partitioning are carried out. Some independent variables are technical indicators, which parameters are optimized in-the-sample. The results are positive as a trading strategy and outperformed the linear autoregression benchmark model in a quantile per quantile analysis.51 p.TODOS OS DOCUMENTOS DESSA COLEÇÃO PODEM SER ACESSADOS, MANTENDO-SE OS DIREITOS DOS AUTORES PELA CITAÇÃO DA ORIGEMinfo:eu-repo/semantics/openAccessRetornos IntradiáriosRegressão usando funções-núcleoVizinhos mais próximosIndicadores técnicosIntraday returnsKernel regressionNearest neighborsTechnical indicatorsPrevisão de retornos intradiários através de regressões usando funções-núcleoinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisporreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do INSPERinstname:Instituição de Ensino Superior e de Pesquisa (INSPER)instacron:INSPERORIGINALGustavo Liberali.pdfTEXTO COMPLETOapplication/pdf191777https://repositorio.insper.edu.br/bitstream/11224/1087/1/Gustavo%20Liberali.pdf5ecb4bb70396dd752459f58fd222afecMD51LICENSElicense.txttext/plain1748https://repositorio.insper.edu.br/bitstream/11224/1087/2/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52TEXTGustavo Liberali.pdf.txtExtracted texttext/plain84847https://repositorio.insper.edu.br/bitstream/11224/1087/3/Gustavo%20Liberali.pdf.txt4898a2f16cd92b6e85ae27cf3c2de09dMD53THUMBNAILGustavo Liberali.pdf.jpgGustavo Liberali.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1204https://repositorio.insper.edu.br/bitstream/11224/1087/4/Gustavo%20Liberali.pdf.jpgf09ff8fad10b45a80164e8e37e2c545eMD5411224/10872022-12-02 12:54:35.385oai:repositorio.insper.edu.br:11224/1087Tk9URTogUExBQ0UgWU9VUiBPV04gTElDRU5TRSBIRVJFClRoaXMgc2FtcGxlIGxpY2Vuc2UgaXMgcHJvdmlkZWQgZm9yIGluZm9ybWF0aW9uYWwgcHVycG9zZXMgb25seS4KCk5PTi1FWENMVVNJVkUgRElTVFJJQlVUSU9OIExJQ0VOU0UKCkJ5IHNpZ25pbmcgYW5kIHN1Ym1pdHRpbmcgdGhpcyBsaWNlbnNlLCB5b3UgKHRoZSBhdXRob3Iocykgb3IgY29weXJpZ2h0Cm93bmVyKSBncmFudHMgdG8gRFNwYWNlIFVuaXZlcnNpdHkgKERTVSkgdGhlIG5vbi1leGNsdXNpdmUgcmlnaHQgdG8gcmVwcm9kdWNlLAp0cmFuc2xhdGUgKGFzIGRlZmluZWQgYmVsb3cpLCBhbmQvb3IgZGlzdHJpYnV0ZSB5b3VyIHN1Ym1pc3Npb24gKGluY2x1ZGluZwp0aGUgYWJzdHJhY3QpIHdvcmxkd2lkZSBpbiBwcmludCBhbmQgZWxlY3Ryb25pYyBmb3JtYXQgYW5kIGluIGFueSBtZWRpdW0sCmluY2x1ZGluZyBidXQgbm90IGxpbWl0ZWQgdG8gYXVkaW8gb3IgdmlkZW8uCgpZb3UgYWdyZWUgdGhhdCBEU1UgbWF5LCB3aXRob3V0IGNoYW5naW5nIHRoZSBjb250ZW50LCB0cmFuc2xhdGUgdGhlCnN1Ym1pc3Npb24gdG8gYW55IG1lZGl1bSBvciBmb3JtYXQgZm9yIHRoZSBwdXJwb3NlIG9mIHByZXNlcnZhdGlvbi4KCllvdSBhbHNvIGFncmVlIHRoYXQgRFNVIG1heSBrZWVwIG1vcmUgdGhhbiBvbmUgY29weSBvZiB0aGlzIHN1Ym1pc3Npb24gZm9yCnB1cnBvc2VzIG9mIHNlY3VyaXR5LCBiYWNrLXVwIGFuZCBwcmVzZXJ2YXRpb24uCgpZb3UgcmVwcmVzZW50IHRoYXQgdGhlIHN1Ym1pc3Npb24gaXMgeW91ciBvcmlnaW5hbCB3b3JrLCBhbmQgdGhhdCB5b3UgaGF2ZQp0aGUgcmlnaHQgdG8gZ3JhbnQgdGhlIHJpZ2h0cyBjb250YWluZWQgaW4gdGhpcyBsaWNlbnNlLiBZb3UgYWxzbyByZXByZXNlbnQKdGhhdCB5b3VyIHN1Ym1pc3Npb24gZG9lcyBub3QsIHRvIHRoZSBiZXN0IG9mIHlvdXIga25vd2xlZGdlLCBpbmZyaW5nZSB1cG9uCmFueW9uZSdzIGNvcHlyaWdodC4KCklmIHRoZSBzdWJtaXNzaW9uIGNvbnRhaW5zIG1hdGVyaWFsIGZvciB3aGljaCB5b3UgZG8gbm90IGhvbGQgY29weXJpZ2h0LAp5b3UgcmVwcmVzZW50IHRoYXQgeW91IGhhdmUgb2J0YWluZWQgdGhlIHVucmVzdHJpY3RlZCBwZXJtaXNzaW9uIG9mIHRoZQpjb3B5cmlnaHQgb3duZXIgdG8gZ3JhbnQgRFNVIHRoZSByaWdodHMgcmVxdWlyZWQgYnkgdGhpcyBsaWNlbnNlLCBhbmQgdGhhdApzdWNoIHRoaXJkLXBhcnR5IG93bmVkIG1hdGVyaWFsIGlzIGNsZWFybHkgaWRlbnRpZmllZCBhbmQgYWNrbm93bGVkZ2VkCndpdGhpbiB0aGUgdGV4dCBvciBjb250ZW50IG9mIHRoZSBzdWJtaXNzaW9uLgoKSUYgVEhFIFNVQk1JU1NJT04gSVMgQkFTRUQgVVBPTiBXT1JLIFRIQVQgSEFTIEJFRU4gU1BPTlNPUkVEIE9SIFNVUFBPUlRFRApCWSBBTiBBR0VOQ1kgT1IgT1JHQU5JWkFUSU9OIE9USEVSIFRIQU4gRFNVLCBZT1UgUkVQUkVTRU5UIFRIQVQgWU9VIEhBVkUKRlVMRklMTEVEIEFOWSBSSUdIVCBPRiBSRVZJRVcgT1IgT1RIRVIgT0JMSUdBVElPTlMgUkVRVUlSRUQgQlkgU1VDSApDT05UUkFDVCBPUiBBR1JFRU1FTlQuCgpEU1Ugd2lsbCBjbGVhcmx5IGlkZW50aWZ5IHlvdXIgbmFtZShzKSBhcyB0aGUgYXV0aG9yKHMpIG9yIG93bmVyKHMpIG9mIHRoZQpzdWJtaXNzaW9uLCBhbmQgd2lsbCBub3QgbWFrZSBhbnkgYWx0ZXJhdGlvbiwgb3RoZXIgdGhhbiBhcyBhbGxvd2VkIGJ5IHRoaXMKbGljZW5zZSwgdG8geW91ciBzdWJtaXNzaW9uLgo=Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://www.insper.edu.br/biblioteca-telles/PRIhttps://repositorio.insper.edu.br/oai/requestbiblioteca@insper.edu.br ||opendoar:2022-12-02T17:54:35Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do INSPER - Instituição de Ensino Superior e de Pesquisa (INSPER)false
dc.title.pt_BR.fl_str_mv Previsão de retornos intradiários através de regressões usando funções-núcleo
title Previsão de retornos intradiários através de regressões usando funções-núcleo
spellingShingle Previsão de retornos intradiários através de regressões usando funções-núcleo
Liberali, Gustavo
Retornos Intradiários
Regressão usando funções-núcleo
Vizinhos mais próximos
Indicadores técnicos
Intraday returns
Kernel regression
Nearest neighbors
Technical indicators
title_short Previsão de retornos intradiários através de regressões usando funções-núcleo
title_full Previsão de retornos intradiários através de regressões usando funções-núcleo
title_fullStr Previsão de retornos intradiários através de regressões usando funções-núcleo
title_full_unstemmed Previsão de retornos intradiários através de regressões usando funções-núcleo
title_sort Previsão de retornos intradiários através de regressões usando funções-núcleo
author Liberali, Gustavo
author_facet Liberali, Gustavo
author_role author
dc.contributor.defensecommittee.none.fl_str_mv Artes, Rinaldo
Hota, Luiz Koodi
dc.contributor.author.fl_str_mv Liberali, Gustavo
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv Pereira, Pedro Luiz Valls
contributor_str_mv Pereira, Pedro Luiz Valls
dc.subject.por.fl_str_mv Retornos Intradiários
Regressão usando funções-núcleo
Vizinhos mais próximos
Indicadores técnicos
Intraday returns
Kernel regression
Nearest neighbors
Technical indicators
topic Retornos Intradiários
Regressão usando funções-núcleo
Vizinhos mais próximos
Indicadores técnicos
Intraday returns
Kernel regression
Nearest neighbors
Technical indicators
description São duas as contribuições deste trabalho. Primeiro, é discutido e aplicado um método de avaliação de regressões não lineares para a previsão de retornos intradiários de ações no mercado brasileiro, com o objetivo de maximizar o retorno de um portfólio simulado de compras e vendas. Segundo, são realizadas regressões usando funções-núcleo associadas ao particionamento da amostra por Vizinhos Mais Próximos. Algumas variáveis independentes utilizadas são indicadores técnicos, cujos parâmetros são otimizados dentro da amostra de estimação. Os resultados alcançados são positivos e superam, em uma análise quartil a quartil, os resultados produzidos por um modelo benchmark de autoregressão linear.
publishDate 2007
dc.date.issued.fl_str_mv 2007
dc.date.accessioned.fl_str_mv 2015-10-29T21:26:36Z
2021-09-13T03:15:30Z
dc.date.available.fl_str_mv 2015-10-29T21:26:36Z
2021-09-13T03:15:30Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv https://www.repositorio.insper.edu.br/handle/11224/1087
url https://www.repositorio.insper.edu.br/handle/11224/1087
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv 51 p.
dc.coverage.spatial.pt_BR.fl_str_mv São Paulo
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do INSPER
instname:Instituição de Ensino Superior e de Pesquisa (INSPER)
instacron:INSPER
instname_str Instituição de Ensino Superior e de Pesquisa (INSPER)
instacron_str INSPER
institution INSPER
reponame_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do INSPER
collection Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do INSPER
bitstream.url.fl_str_mv https://repositorio.insper.edu.br/bitstream/11224/1087/1/Gustavo%20Liberali.pdf
https://repositorio.insper.edu.br/bitstream/11224/1087/2/license.txt
https://repositorio.insper.edu.br/bitstream/11224/1087/3/Gustavo%20Liberali.pdf.txt
https://repositorio.insper.edu.br/bitstream/11224/1087/4/Gustavo%20Liberali.pdf.jpg
bitstream.checksum.fl_str_mv 5ecb4bb70396dd752459f58fd222afec
8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33
4898a2f16cd92b6e85ae27cf3c2de09d
f09ff8fad10b45a80164e8e37e2c545e
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do INSPER - Instituição de Ensino Superior e de Pesquisa (INSPER)
repository.mail.fl_str_mv biblioteca@insper.edu.br ||
_version_ 1791085955156803584

Registros relacionados