Submitted by Silvana Teresinha Dornelles Studzinski (sstudzinski) on 2015-10-21T11:05:40Z No. of bitstreams: 1 PAULO A. SCHMIDT_.pdf: 1386765 bytes, checksum: f2caadfc119f6eda2a41f0afb9efe1f1 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-10-21T11:05:40Z (GMT). No. of bitstreams: 1 PAULO A. SCHMIDT_.pdf: 1386765 bytes, checksum: f2caadfc119f6eda2a41f0afb9efe1f1 (MD5) Previous issue date: 2015-07-27 / Nenhuma / A previsão de preços de ações é um assunto de grande interesse tanto por parte de agentes de mercado quanto da comunidade científica e acadêmica. Ao mesmo tempo, o problema é considerado como um dos mais desafiadores no tratamento de séries temporais, dada sua natureza altamente dinâmica. Uma ampla gama de estudos propõe-se a abordar o tema. Alguns com resultados bastante promissores fazem uso de Redes Neurais Artificiais (RNAs) do tipo Focused Time Lagged FeedForward Network (FTLFN), as quais apresentam mecanismos de memória capazes de detectar padrões temporais. Em muitos casos, no entanto, as capacidades da rede neural não são devidamente exploradas, limitando-se a testes com um conjunto mínimo de parâmetros. Além disso, a maioria dos estudos de previsões de preços de ações possui como foco períodos de baixa frequência, como dias ou meses. Contudo, devido à facilidade de acesso à informação nas últimas décadas e à automatização das negociações em bolsas de valores, estas são realizadas cada vez mais sob horizontes de curto prazo, como horas, minutos ou segundos. Existe, portanto, a necessidade de se expandir o conhecimento em relação a previsões dentro deste cenário. Neste sentido, este trabalho tem como objetivo uma investigação das reais potencialidades de previsão das FTLFNs sobre preços de ações no período intradiário. Sua memória de curto prazo e tamanho de camada oculta são explorados de forma ampla e aprofundada, através dos quais se buscou identificar o impacto das diferentes configurações nos resultados de acurácia dentro do contexto considerado. Na tentativa de oferecer suporte a melhores previsões, analisa-se também a influência de indicadores da Análise Técnica sobre o modelo. De forma mais geral, procura-se ampliar o entendimento a respeito tanto das capacidades de previsão das redes do tipo FTLFN como de sua empregabilidade em séries temporais financeiras intradiárias, ainda pouco exploradas na literatura. Os resultados obtidos mostram que, assim como investidores humanos, também as FTLFNs são capazes de se beneficiar enormemente de padrões formados pelos históricos dos sinais de entrada, a fim de prover previsões de maior qualidade dentro do contexto proposto neste trabalho. O mesmo não pode ser afirmado a respeito dos indicadores da Análise Técnica escolhidos, uma vez que em sua grande maioria aumentam os erros de previsão. As evidências apresentadas baseiam-se em experimentações sobre diferentes conjuntos de sinais, oferecendo robustez às conclusões alcançadas e permitindo que a metodologia e os resultados sirvam como base para futuras pesquisas relacionadas a previsões dentro de cenários de alta frequência. / Stock price prediction is a subject of great interest for both market agents and scientific and academic community. At the same time, this problem is considered to be one of the most challenging in time series forecasting, due to its highly dynamic nature. A large amount of researches have proposed to address the issue. Some of them, with very promising results, adopt the Focused Time Lagged FeedForward Network (FTLFN), a type of Artificial Neural Network (ANN) that offers memory mechanisms capable of detecting temporal patterns. In many cases, however, the neural network’s capacities are not properly explored, being limited to tests with a minimum set of parameters. Besides, most of the studies on stock price prediction focus on low-frequency periods, such as days or months. On the other hand, due to the ease of access to information in the last decades and the automation of trades in stock market, these are getting more oftenly executed over short-term horizons, like hours, minutes or seconds. Therefore, there is a need to expand the knowledge related to forecasts in this scenario. With that in mind, this research has the objective of investigating the FTLFN’s potential on stock price forecasting over the intraday period. Its short-term memory and hidden layer size are widely and de eply explored, so the impact of different configurations on the accuracy results could be measured. Also, Technical Analysis indicators are built and utilized as input signals to the network, with their possible contributions to stock prediction being verified. From a general perspective, the work proposes the extention of the understanding regarding the FTLFN’s forecasting capabilities, as well as its use with intraday financial time series, which still require further exploration in literature. The obtained results show that, as human investors do, also FLTFNs are capable of taking enormous advantage from input signals’ history on providing better prediction quality within the proposed context. The same cannot be said for the supporting Technical Analysis indicators chosen, since they mostly increase forecasting errors. Evidences are presented based on the experimentation over several sets, bringing robustness to the conclusions and allowing the methodology and the results to serve as base for future researches related to predictions on high-frequency trading scenarios.

Submitted by LEANDRO NOGUEIRA (leandrorn@gmail.com) on 2014-08-28T22:16:08Z No. of bitstreams: 1 Dissertacao - Leandro Nogueira - Final v4 revisada.pdf: 519776 bytes, checksum: 82bc4931efb8bca136b105499bc136b4 (MD5) / Approved for entry into archive by Gisele Gammaro (gisele.gammaro@fgv.br) on 2014-08-29T17:23:52Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertacao - Leandro Nogueira - Final v4 revisada.pdf: 519776 bytes, checksum: 82bc4931efb8bca136b105499bc136b4 (MD5) / Approved for entry into archive by Gisele Gammaro (gisele.gammaro@fgv.br) on 2014-08-29T17:40:54Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertacao - Leandro Nogueira - Final v4 revisada.pdf: 519776 bytes, checksum: 82bc4931efb8bca136b105499bc136b4 (MD5) / Made available in DSpace on 2014-09-24T12:49:38Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertacao - Leandro Nogueira - Final v4 revisada.pdf: 519776 bytes, checksum: 82bc4931efb8bca136b105499bc136b4 (MD5) Previous issue date: 2014-05-28 / This work aims to investigate the effect of foreign exchange interventions by the Central Bank of Brazil on the intraday level of the exchange rate in Brazil. An event study approach is applied, correlating the tick-by-tick quotations of traded dollar future contracts at BM&FBOVESPA with the moment the interventions occurred, from October 2011 to March 2014. The analysis considered not only the moment of the intervention but also the moment of the announcement. Results indicated that the market reacts differently to each type of intervention, and reactions are sharper when interventions are not previously announced to the market. Interventions via currency swap or dollar spot generated significant and relevant effects on the level of the exchange rate. On the other hand, interventions that had sale/purchase auction with repurchase/resale commitment did not affect significantly the exchange rate. / Este trabalho tem como objetivo investigar o efeito das intervenções cambiais realizadas pelo Banco Central do Brasil sobre o nível intradiário da taxa de câmbio no Brasil. Para isso é utilizada uma abordagem de estudo de eventos, cruzando as cotações tick-by-tick dos contratos de dólar futuro negociados na BM&FBOVESPA com o instante em que ocorreram as intervenções, no período de outubro de 2011 a março de 2014. Foram considerados nas análises não apenas o momento da intervenção como também o momento do anúncio. Os resultados indicaram que o mercado reage de forma distinta a cada tipo de intervenção, sendo a reação acentuada quando a intervenção não é anunciada previamente ao mercado. As intervenções via swap cambial ou dólar pronto geraram efeitos significativos e relevantes no nível da taxa de câmbio. Por outro lado, as intervenções através de leilão de linha não afetaram significativamente a taxa de câmbio.

Submitted by Ricardo Fuscaldi de Figueiredo Baptista (rfuscaldi@uol.com.br) on 2011-07-16T21:36:15Z No. of bitstreams: 1 Thesis_RFuscaldi_14.07.2011_IMPRESSÃO.pdf: 2129610 bytes, checksum: 9b4f08f17097d988cfd7a3c2b340dd62 (MD5) / Rejected by Gisele Isaura Hannickel (gisele.hannickel@fgv.br), reason: Bom Dia Ricardo Fuscaldi, O arquivo PDF deve ser inserido já com a ficha catalográfica. O arquivo anexado não consta a mesma. Em caso de dúvidas estamos à disposição. Att, Gisele on 2011-07-18T11:10:02Z (GMT) / Submitted by Ricardo Fuscaldi de Figueiredo Baptista (rfuscaldi@uol.com.br) on 2011-07-18T12:42:05Z No. of bitstreams: 1 Thesis_RFuscaldi_com ficha.pdf: 2271072 bytes, checksum: b4df31e522a6a117529b915607ebdb38 (MD5) / Approved for entry into archive by Gisele Isaura Hannickel (gisele.hannickel@fgv.br) on 2011-07-18T12:45:36Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Thesis_RFuscaldi_com ficha.pdf: 2271072 bytes, checksum: b4df31e522a6a117529b915607ebdb38 (MD5) / Approved for entry into archive by Gisele Isaura Hannickel (gisele.hannickel@fgv.br) on 2011-07-18T12:46:57Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Thesis_RFuscaldi_com ficha.pdf: 2271072 bytes, checksum: b4df31e522a6a117529b915607ebdb38 (MD5) / Made available in DSpace on 2011-07-18T12:52:30Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Thesis_RFuscaldi_com ficha.pdf: 2271072 bytes, checksum: b4df31e522a6a117529b915607ebdb38 (MD5) Previous issue date: 2011-06-16 / The purpose of this study is to empirically analyze the main factors that determine the first-day return and the Flipping activity in Brazilian IPOs, taking into account expected results according to national and international researches. The data base encompasses IPOs that took place between May 2004 and February 2011, summing up to 129 IPOs and approximately R$ 128 billion offering. The first-day return, which means the ‘money left on the table’, was on average 4.6% taking into consideration the issue price, while the Flipping activity totalized R$ 7.2 billion, meaning 5.6% of the offering. The first-day return was analyzed before and after the first trade, and evidences were found supporting (a) the exogenous determination of the issue price, (b) the opening price dependence of prospectus disclosure and of other variables, observable previously to the bookbuilding process, and (c) the cascade behavior of investors in the pricing after the first trade, particularly driven by the underwriter behavior. In regards to the Flipping, it was notorious depending on how much the IPO succeeded, being concentrated in and homogeneous along the first-day, despite the intense negotiation in the first minute. As a general contribution to literature, it was concluded that Information Asymmetry Theory arguments are not sufficient to explain the first-day Underpricing and the Flipping, being necessary arguments based on Behavioral Finance adapted to an intraday perspective. / Este trabalho analisa empiricamente os fatores determinantes do retorno e do ‘Flipping’ no primeiro dia de negociação em IPOs no Brasil, levando em consideração os resultados esperados pela literatura nacional e internacional. A base de dados inclui IPOs realizados entre maio de 2004 e fevereiro de 2011, totalizando 129 IPOs com ofertas primária e/ou secundária e envolvendo em torno de R$ 128 bilhões. O retorno do primeiro dia, que caracteriza o ‘dinheiro deixado na mesa’, foi em média de 4,6% com relação ao preço de emissão, enquanto o ‘Flipping’ totalizou R$ 7,2 bilhões, ou seja, 5,6% da oferta. Para o retorno, analisado antes e depois da abertura, evidenciou-se (a) a determinação exógena do preço de emissão, além da (b) influência no preço de abertura do ‘disclosure’ do prospecto e de outras variáveis observáveis antes do processo de ‘bookbuilding’, como também (c) o comportamento em ‘cascata’ dos investidores na formação de preços após a abertura, particularmente catalisada pela atuação do ‘underwriter’. Já o ‘Flipping’ foi mais proeminente conforme o sucesso do IPO, sendo concentrado no primeiro dia, mas homogêneo ao longo deste, apesar da intensa negociação no primeiro minuto. Como contribuição geral para a literatura, foi constatada a insuficiência dos argumentos baseados na Teoria da Assimetria da Informação na explicação do ‘Underpricing’ e do ‘Flipping’ no primeiro dia, sendo identificada a complementaridade de argumentos baseados em Finanças Comportamentais adaptados para o mercado intradiário