Este estudo tem como problema de pesquisa a previsão de retorno de ativos financeiros. Buscou verificar a existência de relação entre memória ou dependência de longo prazo em séries temporais fractais e erro de previsão de retornos de ativos financeiros obtida por meio de Redes Neurais Artificiais (RNA). Espera-se que séries temporais fractais com maior memória de longo prazo permitam obter previsões com menor nível de erro, na medida em que a correlação entre os elementos da série favoreça a qualidade de previsão de RNA. Como medida de memória de longo prazo, foi calculado o expoente de Hurst de cada série temporal, o qual sofreu uma transformação para atuar como um índice de previsibilidade. Para medir o erro de previsão, foi utilizada a Raiz do Erro Quadrado Médio (REQM) produzida pela RNA em cada série temporal. O cálculo do expoente de Hurst foi realizado por meio do algoritmo da análise Rescaled Range (R/S). A arquitetura de RNA utilizada foi a de Rede Neural com Atraso Alimentada Adiante (TLFN), tendo como processo de aprendizagem supervisionada o modelo de retropropagação com gradiente descendente para minimização do erro. A amostra foi composta por ativos financeiros brasileiros negociados na Bolsa de Valores, Mercadorias e Futuros de São Paulo (BM&FBovespa), especificamente ações de companhias abertas e fundos de investimentos imobiliários em um período de 10 anos. Os resultados mostraram que a relação entre as variáveis foi significativa para previsões de retornos médios diários de 126 e 252 dias úteis e não significativa para previsão de retorno de 1 dia útil. Quando a análise foi realizada em somente ativos financeiros com expoentes de Hurst persistentes, a relação foi significativa para previsão de 1 dia útil e ainda mais significativa para previsão de 126 e 252 dias úteis, não sendo significativa quando realizada a análise em somente os ativos financeiros antipersistentes. A amostra foi também particionada entre os ativos que participaram e os que não participaram do índice Bovespa (IBOVESPA) no terceiro quadrimestre de 2013. Quando analisados somente os ativos que participaram do IBOVESPA, não houve relação significativa entre as variáveis estudadas, havendo relação significativa somente quando analisados os ativos não participantes. A participação no IBOVESPA apresentou relação significativa com memória de longo prazo e não foi encontrada relação significativa dessa participação com o erro de previsão de RNA. Os resultados encontrados sugerem que o expoente de Hurst pode ser utilizado previamente para selecionar séries temporais de retornos de ativos financeiros que são mais viáveis de serem previstos, particularmente escolhendo aqueles ativos com retornos mais persistentes e que não participem do IBOVESPA. Um gestor que deseje imprimir uma administração mais ativa de seus investimentos poderia utilizá-lo para selecionar uma carteira de ativos com essas características e realizar previsões com qualidade superior ao utilizar RNA. Um investidor que execute uma administração passiva de investimentos deveria compô-la com ativos com expoentes de Hurst característicos de processos em passeio aleatório, a fim de que não seja prejudicado por movimentos não aleatórios do mercado contra os quais não esteja se protegendo. / This study has the research problem of forecasting financial assets return. It aimed to verify the existence of relationship between long-term memory or dependence in fractal time series and prediction error of financial assets returns obtained by Artificial Neural Networks (ANN). It is expected that fractal time series with larger memory could achieve predictions with lower error, since the correlation between the elements of the series favors the quality of ANN prediction. As a long-term memory measure, the Hurst exponent of each time series was calculated, which has undergone a transformation to act as an index of predictability. To measure the prediction error, the Root Mean Square Error (RMSE) produced by ANN in each time series was used. The Hurst exponent computation was conducted through the rescaled range analysis (R/S) algorithm. The ANN architecture was Time Lagged Feedforward Neural Network (TLFN), with backpropagation supervised learning process and gradient descent for error minimization. The sample was composed of Brazilian financial assets traded in the Securities, Commodities & Futures Exchange of Sao Paulo (BM&FBovespa), more specifically public companies shares and real estate investment funds. The results showed that the relationship between the variables was significant for forecasting daily average returns of 126 and 252 business days, and not significant for predicting returns of 1 business day. When the analysis was performed only in financial assets with persistent Hurst exponents, the relationship was significant for predicting returns of 1 business day and even more significant for prediction returns of 126 and 252 business days. The relationship was not significant when the analysis was performed in only antipersistent financial assets. The sample was also partitioned among the assets participating and not participating in the Bovespa Index (IBOVESPA) of the third quarter of 2013. When only assets that participated in the IBOVESPA are considered, there was no significant relationship between the variables studied, existing significant correlation only when no participants are considered. Participation in IBOVESPA showed a significant relationship with long-term memory and no significant relationship of such participation with ANN prediction error was found. The results suggest that the Hurst exponent can be used to previously select time series of financial assets returns that are most feasible to predict, particularly choosing those assets with more persistent returns and not participating in the IBOVESPA. A manager who wishes to make a more active investment management could use it to select a portfolio with these characteristics and make predictions with superior quality when using artificial neural networks. An investor who accomplishes a passive investment management should compound his portfolio with assets that follows Hurst exponents characteristic of random walk processes, so that his is not impaired by no random market movement that he is not protected.

<p>Problem:   What are the most useful techniques to indicate the stocks that will outperform the market 12 month post the recession period?  Purpose:  The purpose is to find out which method(s): P/B, EV/EBIT, level of debt and so on, will offer investors the highest returns on the investments post the recession period based on the example of the IT crisis of 2000/2001.  Method:  Quantitative study, covering the Swedish OMX Index from 2001 until December 2002.  Conclusions:  Three variables should be reconsidered when making an investment decision post the recession period. These variables were earlier 12 months returns, dividend yield and P/E ratios. However, it is crucial to understand that these three tools should not be viewed all together.</p><p> </p>

Problem:   What are the most useful techniques to indicate the stocks that will outperform the market 12 month post the recession period?  Purpose:  The purpose is to find out which method(s): P/B, EV/EBIT, level of debt and so on, will offer investors the highest returns on the investments post the recession period based on the example of the IT crisis of 2000/2001.  Method:  Quantitative study, covering the Swedish OMX Index from 2001 until December 2002.  Conclusions:  Three variables should be reconsidered when making an investment decision post the recession period. These variables were earlier 12 months returns, dividend yield and P/E ratios. However, it is crucial to understand that these three tools should not be viewed all together.

Este estudo tem como problema de pesquisa a previsão de retorno de ativos financeiros. Buscou verificar a existência de relação entre memória ou dependência de longo prazo em séries temporais fractais e erro de previsão de retornos de ativos financeiros obtida por meio de Redes Neurais Artificiais (RNA). Espera-se que séries temporais fractais com maior memória de longo prazo permitam obter previsões com menor nível de erro, na medida em que a correlação entre os elementos da série favoreça a qualidade de previsão de RNA. Como medida de memória de longo prazo, foi calculado o expoente de Hurst de cada série temporal, o qual sofreu uma transformação para atuar como um índice de previsibilidade. Para medir o erro de previsão, foi utilizada a Raiz do Erro Quadrado Médio (REQM) produzida pela RNA em cada série temporal. O cálculo do expoente de Hurst foi realizado por meio do algoritmo da análise Rescaled Range (R/S). A arquitetura de RNA utilizada foi a de Rede Neural com Atraso Alimentada Adiante (TLFN), tendo como processo de aprendizagem supervisionada o modelo de retropropagação com gradiente descendente para minimização do erro. A amostra foi composta por ativos financeiros brasileiros negociados na Bolsa de Valores, Mercadorias e Futuros de São Paulo (BM&FBovespa), especificamente ações de companhias abertas e fundos de investimentos imobiliários em um período de 10 anos. Os resultados mostraram que a relação entre as variáveis foi significativa para previsões de retornos médios diários de 126 e 252 dias úteis e não significativa para previsão de retorno de 1 dia útil. Quando a análise foi realizada em somente ativos financeiros com expoentes de Hurst persistentes, a relação foi significativa para previsão de 1 dia útil e ainda mais significativa para previsão de 126 e 252 dias úteis, não sendo significativa quando realizada a análise em somente os ativos financeiros antipersistentes. A amostra foi também particionada entre os ativos que participaram e os que não participaram do índice Bovespa (IBOVESPA) no terceiro quadrimestre de 2013. Quando analisados somente os ativos que participaram do IBOVESPA, não houve relação significativa entre as variáveis estudadas, havendo relação significativa somente quando analisados os ativos não participantes. A participação no IBOVESPA apresentou relação significativa com memória de longo prazo e não foi encontrada relação significativa dessa participação com o erro de previsão de RNA. Os resultados encontrados sugerem que o expoente de Hurst pode ser utilizado previamente para selecionar séries temporais de retornos de ativos financeiros que são mais viáveis de serem previstos, particularmente escolhendo aqueles ativos com retornos mais persistentes e que não participem do IBOVESPA. Um gestor que deseje imprimir uma administração mais ativa de seus investimentos poderia utilizá-lo para selecionar uma carteira de ativos com essas características e realizar previsões com qualidade superior ao utilizar RNA. Um investidor que execute uma administração passiva de investimentos deveria compô-la com ativos com expoentes de Hurst característicos de processos em passeio aleatório, a fim de que não seja prejudicado por movimentos não aleatórios do mercado contra os quais não esteja se protegendo. / This study has the research problem of forecasting financial assets return. It aimed to verify the existence of relationship between long-term memory or dependence in fractal time series and prediction error of financial assets returns obtained by Artificial Neural Networks (ANN). It is expected that fractal time series with larger memory could achieve predictions with lower error, since the correlation between the elements of the series favors the quality of ANN prediction. As a long-term memory measure, the Hurst exponent of each time series was calculated, which has undergone a transformation to act as an index of predictability. To measure the prediction error, the Root Mean Square Error (RMSE) produced by ANN in each time series was used. The Hurst exponent computation was conducted through the rescaled range analysis (R/S) algorithm. The ANN architecture was Time Lagged Feedforward Neural Network (TLFN), with backpropagation supervised learning process and gradient descent for error minimization. The sample was composed of Brazilian financial assets traded in the Securities, Commodities & Futures Exchange of Sao Paulo (BM&FBovespa), more specifically public companies shares and real estate investment funds. The results showed that the relationship between the variables was significant for forecasting daily average returns of 126 and 252 business days, and not significant for predicting returns of 1 business day. When the analysis was performed only in financial assets with persistent Hurst exponents, the relationship was significant for predicting returns of 1 business day and even more significant for prediction returns of 126 and 252 business days. The relationship was not significant when the analysis was performed in only antipersistent financial assets. The sample was also partitioned among the assets participating and not participating in the Bovespa Index (IBOVESPA) of the third quarter of 2013. When only assets that participated in the IBOVESPA are considered, there was no significant relationship between the variables studied, existing significant correlation only when no participants are considered. Participation in IBOVESPA showed a significant relationship with long-term memory and no significant relationship of such participation with ANN prediction error was found. The results suggest that the Hurst exponent can be used to previously select time series of financial assets returns that are most feasible to predict, particularly choosing those assets with more persistent returns and not participating in the IBOVESPA. A manager who wishes to make a more active investment management could use it to select a portfolio with these characteristics and make predictions with superior quality when using artificial neural networks. An investor who accomplishes a passive investment management should compound his portfolio with assets that follows Hurst exponents characteristic of random walk processes, so that his is not impaired by no random market movement that he is not protected.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Nowadays, the personal planning is a very important tool for individuals who seek a better quality of life, when planning the economic field becomes a large array of successful planning. For in addition to measuring personal success, supports the search for new goals, as well as enables ensure tranquility that reflects the financial well-being. In this context, the present study is to develop a Model of Economic Planning, to optimize the management of personal wealth, protecting and enhancing the heritage accumulated return on investment, according to the objectives, constraints and needs of the individual. The study was based on the model of Strategic Planning (ESTRADA, 2007), the model of Personal Planning (ESTRADA, 2011), the Modern Theory of Finance and Investment Management Models that address the key aspects for the development and maintenance s personal assets. The methodology consisted in a qualitative research with exploratory objective and descriptive. For the study design was used for literature review and survey. A description and critical analysis of the literature review allowed us to establish the essential elements for the development of the Model Economic Planning. The model consists of four steps that must be developed sequentially, the steps of the model are: Assessment, Formulation, Implementation and Monitoring, and their respective phases. It was also performed to evaluate the profile of the investor using the Item Response Theory (IRT), which proved to be possible calibrate the items to measure the degree of risk tolerance. / Atualmente, o planejamento pessoal é uma ferramenta de suma importância para os indivíduos que buscam uma melhor qualidade de vida, ao se planejar, o campo econômico torna-se um grande vetor de sucesso do planejamento. Pois além de medir o sucesso pessoal, dá suporte na busca de novos objetivos, assim como possibilita garantir uma tranqüilidade financeira que reflete no bem-estar pessoal. Neste contexto, o presente estudo consiste em desenvolver um Modelo de Planejamento Econômico, para otimizar a gestão da riqueza pessoal, protegendo o patrimônio acumulado e potencializando a rentabilidade dos investimentos, conforme os objetivos, restrições e necessidades do indivíduo. Este estudo tomou como base o modelo de modelo de Planejamento Estratégico Pessoal (ESTRADA, 2011), a Teoria das Finanças Modernas e os Modelos de Gestão de Investimentos, que abordam os aspectos determinantes para o desenvolvimento e manutenção do patrimônio pessoal. A metodologia constituiu-se em uma pesquisa de natureza qualitativa, com objetivo exploratório e descritivo. Para o delineamento do estudo, foi utilizada à pesquisa bibliográfica e o levantamento (Survey). A descrição e análise crítica da revisão bibliográfica permitiu estabelecer os elementos essenciais para a elaboração do Modelo de Planejamento Econômico. O modelo desenvolvido é composto de quatro etapas que devem ser desenvolvidas de forma sequencial, as etapas do modelo são: Avaliação, Formulação, Implementação e Monitoramento, além de suas respectivas fases. Também foi realizado a avaliação do perfil do investidor com o uso da Teoria da Resposta ao Item (TRI), que demonstrou ser possível calibrar os itens para medir o grau de tolerância ao risco.

This doctoral thesis is focused on the problem of investment decision making under uncertainty with computer support. On the basis of theoretical and empirical findings there was designed proposal of artificial intelligence tools implementation into the present methods of investment decision making under uncertainty. Constructive idea of this doctoral thesis is in fuzzy model of investment decision making for non-financial companies investments and implementation of this model into the knowledge base of expert system. Methodology of investment decision making under uncertainty was created on the background of mentioned practice of decision making about investment. Although from the first sight designed methodology appears to be complicated it has proved high effective in practice.

Made available in DSpace on 2015-12-03T18:33:08Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Fabio_Roberto_Iorio.pdf: 803352 bytes, checksum: 494f597b54e29be057b6e68d97e681f9 (MD5) Previous issue date: 2014-05-27 / The REITs have raised interest mainly to individual investors in order to serve as an alternative to traditional investments in Brazil, in view of the very favorable environment for this type of application in recent years. Despite a doubt practical this investor regarding the form of allocation of resources within this category of investment cast is the main objective of this study is to analyze the performance of portfolios formed by REITs traded on the BM&FBOVESPA to compare two different training strategies portfolios: a portfolio theory proposed by Markowitz (1952) when it is assumed that the distributions of rates of return expected for the future are similar to those observed in the past, through a strategy of adjusting portfolios based on the criterion maximizing the Sharpe ratio (1966); an alternative strategy naive diversification and a third model portfolio, the theoretical portfolio of Real Estate Investment Funds Index BM&FBOVESPA (IFIX), used as an indicator of average stock performance on the real estate funds market in Brazil. To meet this goal, the following performance indicators were analyzed: profitability, risk measured by standard deviation and Sharpe Performance Index (1966), during the period from April 2011 to September 2013. Additionally, the test of differences between means (Student's t test) in order to verify the existence of any difference in mean performance of returns between two portfolios was used. The results presented showed that the theoretical portfolio of Real Estate Investment Funds Index (IFIX) had the best performance in terms of risk-return ratio. In the same direction, it could also observe the superiority of the Markowitz portfolio compared to the naive diversification strategy. Given this observation may suggest that the method of portfolio optimization developed by Markowitz (1952) constructed based on the criterion of maximizing the Sharpe ratio (1966) tends to be able to provide a performance based on the best risk-return relationship that a naive diversification strategy, establishing itself as an additional tool to the individual investor / Os fundos de investimento imobili??rio t??m despertado o interesse, principalmente, dos investidores individuais no sentido de servir como uma alternativa ??s aplica????es financeiras tradicionais no Brasil, tendo em vista o contexto bastante favor??vel a esta modalidade de aplica????o nos ??ltimos anos. A despeito de uma d??vida de ordem pr??tica deste investidor em rela????o ?? forma de aloca????o dos recursos dentro desta categoria de investimento moldou-se o objetivo principal deste estudo que consiste em analisar o desempenho de carteiras formadas por fundos de investimento imobili??rio negociados na BM&FBOVESPA ao comparar duas diferentes estrat??gias de forma????o de portf??lios: a teoria de carteiras proposta por Markowitz (1952) quando se admite que as distribui????es das taxas de retorno esperadas para o futuro s??o semelhantes ??quelas observadas no passado, mediante uma estrat??gia de ajuste das carteiras com base no crit??rio de maximiza????o do ??ndice de Sharpe (1966); uma estrat??gia alternativa de diversifica????o ing??nua e um terceiro modelo de portf??lio, a carteira te??rica do ??ndice de Fundos de Investimento Imobili??rio BM&FBOVESPA (IFIX), utilizada como indicador de desempenho m??dio das cota????es do mercado de fundos de investimento imobili??rio no Brasil. Para cumprir este objetivo, foram analisados os seguintes indicadores de performances: a rentabilidade, o risco medido pelo desvio-padr??o e o ??ndice de desempenho de Sharpe (1966), durante o per??odo de abril de 2011 a setembro de 2013. Adicionalmente, foi utilizado o teste de diferen??a entre m??dias (Teste t de Student) com o intuito de verificar a exist??ncia de eventual diferen??a de m??dias de desempenhos de retornos entre duas carteiras. Os resultados apresentados evidenciaram que a carteira te??rica do ??ndice de Fundos de Investimento Imobili??rio (IFIX) obteve o melhor desempenho em termos de rela????o risco-retorno. Nesta mesma dire????o, p??de-se observar tamb??m a superioridade da carteira de Markowitz em rela????o ?? estrat??gia de diversifica????o ing??nua. Diante desta observa????o pode-se sugerir que o m??todo de otimiza????o de carteiras desenvolvido por Markowitz (1952) constru??do com base no crit??rio de maximiza????o do ??ndice de Sharpe (1966) tende a ser capaz de proporcionar um desempenho com base na rela????o risco-retorno melhor que uma estrat??gia de diversifica????o ing??nua, constituindo-se como uma ferramenta adicional ao investidor individual

Submitted by Odilon R. H. G. F. Costa (odilon.costa@pilum.com.br) on 2017-08-24T15:12:31Z No. of bitstreams: 1 Thesis - Odilon Costa - VF.pdf: 1688083 bytes, checksum: d501579a90541d6ff416fd0d3eb65507 (MD5) / Approved for entry into archive by Pamela Beltran Tonsa (pamela.tonsa@fgv.br) on 2017-08-24T15:22:34Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Thesis - Odilon Costa - VF.pdf: 1688083 bytes, checksum: d501579a90541d6ff416fd0d3eb65507 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-08-24T17:17:37Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Thesis - Odilon Costa - VF.pdf: 1688083 bytes, checksum: d501579a90541d6ff416fd0d3eb65507 (MD5) Previous issue date: 2017-07-28 / Commercial real estate offers innumerous investment opportunities. Investors, financial institutions and regulators are interested in understanding what are the main determinants of value in real estate markets, measuring appropriate returns and risks related to target assets, and evaluating whether new market trends arising from institutional stakeholders, such as environmental labels, can contribute to property pricing. Differently from other financial asset classes, such as bonds and stocks, commercial buildings have low liquidity, are highly heterogeneous and depreciate over time, limiting their spatial and temporal comparability. Although the financial and economic literature about the industry has evolved significantly in developed economies, quantitative studies remain at embryonic stage in emerging markets. Given the populational and economic growth patterns from the last decades, there is an increasing concentration of emerging market cities among the largest urban agglomerations worldwide, and, consequently, higher demand for commercial properties. The main caveats for the development of quantitative real estate research are the lack of data, concentration of information among large consulting companies, and, in the case of emerging markets, low transparency and reliability in publicly available data. In this context, this research aims at contributing to the real estate literature with unique datasets for the largest office market in Latin America. This thesis is organized in three essays, comprising three distinct research questions surrounding the city of Sao Paulo. The objective of the first essay is to conceptually and empirically assess whether office markets can be viewed as an exclusive niche. The results, based on hedonic theory and regressions, indicate strong segmentation patterns as price formation comes primarily from the microeconomic needs of end users. The study also indicates that backdoor measures adopted by local specialists can be used as a proxy for segmentation when there is limited information on occupiers. The second essay revisits real estate indices available in Brazil and a number of technical and market-specific features which may be useful to improve existing indicators. Moreover, the study develops hedonic indices to highlight how the early recession affected Sao Paulo´s office market. The results show that market dynamics are very specific and emphasize the need for more detailed indicators. The third essay evaluates the relevance of the governance role of voluntary certification schemes based on the signaling literature. The empirical results show that third party audit schemes from internationally accredited institutions can affect real estate values. This essay not only compares labelled and non-labelled buildings, as done by previous studies, but also considers properties that did not obtain certification subsequent to registration. / O mercado imobiliário comercial oferece inúmeras oportunidades de investimento. Investidores, instituições financeiras e reguladores possuem interesse em entender quais são os principais determinantes de valor no setor imobiliário, mensurar retornos e riscos condizentes com os ativos-alvo, e avaliar se novas tendências decorrentes de demanda dos stakeholders institucionais, como a obtenção de selos ambientais, podem contribuir para o apreçamento de ativos. Diferentemente de outros tipos de ativos financeiros, tais como renda fixa ou variável, imóveis comerciais possuem pouca liquidez, são altamente heterogêneos e depreciam ao longo do tempo, limitando a sua comparação em âmbito temporal e espacial. Embora a literatura econômico-financeira sobre o setor tenha evoluído expressivamente em economias desenvolvidas, estudos quantitativos de grande escala continuam em estágio embrionário em mercados emergentes. Dado o crescimento econômico e populacional nas últimas décadas é natural que exista maior concentração de megalópoles emergentes entre as principais aglomerações urbanas mundiais e, consequentemente, o aumento relativamente mais expressivo da demanda por imóveis comerciais. Os principais limitadores para o desenvolvimento de pesquisas quantitativas no setor são a falta de dados, a centralização de informações em grandes consultorias imobiliárias e, no caso de países emergentes, a falta de transparência e confiabilidade nos dados disponíveis publicamente. Neste contexto, o presente trabalho visa contribuir para a literatura do setor imobiliário utilizando bases de dados únicas e contempla o maior mercado de escritórios da América Latina. Esta tese está organizada sob a forma de três ensaios, os quais abordam três questões distintas ao redor da cidade de São Paulo. O primeiro ensaio tem como objetivo avaliar conceitualmente e empiricamente se o mercado de escritórios pode ser visto como um nicho exclusivo. Os resultados, embasados em teoria e regressões hedônicas, indicam fortes indícios de fragmentação, bem como que a formação de preços advém principalmente das necessidades microeconômicas dos usuários finais. O estudo também indica que medidas backdoor adotadas por especialistas locais, podem ser usadas como proxy de fragmentação de mercado, quando há escassez de informações sobre os ocupantes. O segundo ensaio revisita os indicadores imobiliários disponíveis no Brasil e uma série de características técnicas e específicas do mercado local, que podem ser úteis ao aprimoramento dos índices existentes. Em seguida, desenvolveu-se indicadores hedônicos para mostrar como o início da recessão atual afetou o mercado de escritórios de São Paulo. Os resultados evidenciam que os ciclos imobiliários possuem aspectos muito específicos e enfatizam a necessidade de indicadores mais detalhados. O terceiro ensaio avalia a relevância do papel de governança econômica, associada às certificações ambientais voluntárias, com base na literatura de sinalização. Os resultados empíricos mostram que pareceres advindos de instituições internacionalmente acreditadas podem afetar os preços dos imóveis. Neste ensaio é feita a comparação de edifícios certificados e não-certificados, conforme feito em pesquisas anteriores, e foram estudados imóveis que não obtiveram o selo após o registro.

The thesis includes business intention of construction company in the form of a feasibility study. Planned company deals with the realization of timber-framed buildings that are built by hand directly on the construction site. The introductory part describes basic knowledge of the investment projects planning. One subchapter shortly describes the timber construction system. Parts of the business intention are oriented on corporate strategy, marketing, production technology, manpower, economic a financial analysis and risk management. In conclusion is an overall assessment of the project feasibility.

<p dir="ltr">Historically, CIOs have struggled to realize IT investment values and planning involved. In the IT industry, these issues have become a critical C-level topic (Haffke, 2016). Since the establishment of the position of the State Chief Information Officer (CIO), CIO roles have expanded and evolved tremendously as new modern technologies became a part of organization’s information technology (IT) enterprise infrastructure. Multiple State CIOs struggled with modern IT technologies, but successfully completed projects to meet customer business needs and requirements and furthermore, IT investments involved an arduous effort to prepare, execute, complete, and assess for return on investment (ROI) and value realization (NASCIO, 2021). During the COVID-19 pandemic, implementation of remote collaboration technology allowed the workforce to perform at remote locations to prevent spread of the virus. Academic research on the topic of State CIO’s involvement in IT strategic planning is limited and yields scarce search results compared to other subject areas. State CIOs’ involvement in IT strategic planning was further researched for enabling remote collaboration for the new remote workforce. Scholarly databases and more than 100 various sources of articles were reviewed for search results that addressed the problem and purpose of this research.<b> </b>Grounded theory research, data triangulation, and Computer-Assisted Qualitative Data Analysis software (CAQDAS) were used to analyze the resulting articles. The research deliverables included a document analysis of State CIO involvement in IT strategic planning to enable remote collaboration. There were significant involvements of State CIOs in IT strategic planning to enable remote collaboration during the COVID-19 pandemic across the analyses. This study developed a course of actions (COAs) for State CIOs, and recommendations for future research.</p>