Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Sócio-Econômico. Programa de Pós-Graduação em Administração. / Made available in DSpace on 2012-10-23T21:13:09Z (GMT). No. of bitstreams: 1 256340.pdf: 582681 bytes, checksum: f4b5bf0551c61cd86502533b1407390b (MD5) / Este trabalho avalia a hipótese de sobre-reação a curto prazo (semanal) no mercado acionário brasileiro. Esta hipótese foi inicialmente proposta por DeBondt e Thaler (1985) que, a partir de estudos sobre o comportamento humano, afirmaram que o indivíduo tende a sobre-valorizar informações recentes em detrimento das informações anteriores, levando-o a um erro na avaliação do peso correto da nova informação aos preços. Segundo os autores, esta tendência gera um efeito no mercado conhecido como sobre-reação caracterizada por: movimentos extremos dos preços em uma direção são acompanhados por movimentos na direção oposta. Na presente investigação, a verificação empírica deste efeito é feita através da análise do desempenho de uma versão ampliada das estratégias de filtro, baseadas em informações de retorno e volume passados, utilizadas por Cooper (1999). A amostra é composta por 151 ativos pertencentes à Bovespa no período de 04/01/1995 a 17/07/2007. É utilizada a metodologia bootstrap desenvolvida por Brock et al. (1992), que torna possível avaliar, além da significância do desempenho das estratégias, se um modelo de precificação é capaz de explicar o retorno encontrado nas estratégias. São avaliados dois modelos: o Random Walk com constante, que é compatível com a hipótese de eficiência de mercado, e um modelo que inclui um componente auto-regressivo de primeira ordem AR(1). Os resultados apresentam evidências da hipótese de sobre-reação a curto prazo, sendo o desempenho persistente aos custos transacionais envolvidos e não explicado pelo modelo Random Walk e nem pela existência de correlação serial negativa nas séries de retorno.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Sócio-Econômico. Programa de Pós-Graduação em Economia. / Made available in DSpace on 2012-10-19T17:15:11Z (GMT). No. of bitstreams: 0Bitstream added on 2014-09-26T01:25:28Z : No. of bitstreams: 1 186927.pdf: 3030870 bytes, checksum: 84ce2aba60d9b9099519eaedb2bc7435 (MD5) / Talvez a mais controversa discussão na área financeira seja a hipótese de mercados eficientes (HME). Esta hipótese implica que o preço corrente de um ativo reflete plenamente todas as informações que estão disponíveis publicamente sobre os aspectos econômicos fundamentais que afetam o valor do ativo, isto é, a moderna teoria de finanças, os estudos econométricos e mesmo os modelos baseados em inteligência artificial seriam inúteis na obtenção de retornos acima da média do mercado. Entretanto, existem poucos estudos sobre a HME na forma fraca que utilizam estratégias diferentes de médias móveis, regressões ou osciladores estocásticos, ficando mais de uma centena de indicadores e padrões da análise técnica (AT) carecendo de estudos empíricos. A proposta deste trabalho é utilizar os padrões candlesticks como estratégia de investimento nos mercados acionários, de câmbio e futuros brasileiros, utilizando dados diários entre 01.04.1997 e 31.03.2002. As séries estudadas serão compostas por vetores com as cotações diárias máximas, mínimas, de abertura e fechamento. Nada foi encontrado na literatura que se assemelhe ao aqui proposto. A metodologia bootstrap será utilizada para validação estatística dos resultados e o processo de overlapping para aumentar o período de análise e avaliar a incidência de choques. No trabalho foram incluidos ativos com diferentes níveis de liquidez além dos custos transacionais reais dos mercados brasileiros. Os resultados contestam a HME, apresentando fortes indícios do poder de previsibilidade da estratégia e superando os resultados de importantes trabalhos acadêmicos que testaram a AT.

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:27:09Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2013-10-25Bitstream added on 2014-06-13T20:16:06Z : No. of bitstreams: 1 alves_ej_me_rcla.pdf: 1008886 bytes, checksum: b40d9006ed7edaa96d955ce4d111dfc8 (MD5) / As técnicas de bootstrap são métodos computacionais intensivos que usam reamostragem para o cálculo de medidas de incerteza dos estimadores, tais como erros-padrão, viés e intervalos de confiança. Os métodos são aplicados a qualquer nível de modelagem e assim podem ser usados tanto na análise paramétrica quanto na não paramétrica. Os métodos bootstrap estudados são: o intervalo de confiança bootstrap padrão, o intervalo de confiança bootstrap-t, o intervalo de confiança bootstrap percentil, o intervalo de confiança bootstrap BCPB e o intervalo de confiança BCa. Utiliza-se dois códigos computacionais a serem implementados no software Matlab. Os códigos fornecem subsídios para a aplicação das técnicas estudadas a dados simulados e reais (problemas biológicos). Os intervalos de confiança bootstrap foram comparados entre si e com os métodos tradicionais de estimação da incerteza de estimadores / The bootstrap methods are intensive computational methods that use resampling to calculate measures of uncertainty of the estimators, such as standard errors, bias and confidence intervals. The methods are applicable to any level modeling and thus can be used in both parametric analysis as the non-parametric. The bootstrap methods are studied: the standard bootstrap confidence interval, the bootstrap-t confidence interval, the bootstrap percentile confidence interval, the bootstrap BCBP confidence interval and the bootstrap BCa confidence interval. Two computer codes are presented to be implemented in Matlab. Such codes allows the implementation of the techniques studied in simulated and real data (biological problems). The bootstrap confidence intervals were compared with each other and with traditional methods of estimation uncertainty estimators

Resumo: A análise de confiabilidade é uma área importante, tanto para a indústria que lança novos produtos quanto para os consumidores que sempre exigem produtos cada vez melhores e que tenham uma grande durabilidade. Com isso varias técnicas foram, e ainda são, desenvolvidas para esta finalidade. Uma delas é o estimador de Kaplan-Meier, estimador da função de confiabilidade, o estimador de Kaplan-Meier é um estimador não-paramétrico assintótico, pois a assintoticidade exige que as amostras sejam grandes para que as estimativas dos valores da confiabilidade fiquem próximas aos valores reais. Uma maneira de tentar corrigir isso é a utilização de técnicas computacionalmente intensivas, tais como o método bootstrap, que é uma técnica de reamostragem proposto por Efron em 1979, que foi utilizado para avaliar a variabilidade de uma estatística qualquer. O trabalho apresenta a aplicação do método bootstrap ao estimador não-paramétrico Kaplan-Meier, e assim obter intervalos de confiança bootstrap para os valores das estimativas da confiabilidade. Foi desenvolvido um programa computacional em linguagem Fortran do método bootstrap aliado ao estimador de Kaplan-Meier, foram testadas diversas amostras de tempo de falha e comparados os resultados com os do estimador. Ao final concluiu-se que a aplicação do método resultou em resultados satisfatórios.

Orientador: Selene Maria Coelho Loibel / Banca: José Silvio Govone / Banca: Rita de Cássia Pavani Lamas / Resumo: As técnicas de bootstrap são métodos computacionais intensivos que usam reamostragem para o cálculo de medidas de incerteza dos estimadores, tais como erros-padrão, viés e intervalos de confiança. Os métodos são aplicados a qualquer nível de modelagem e assim podem ser usados tanto na análise paramétrica quanto na não paramétrica. Os métodos bootstrap estudados são: o intervalo de confiança bootstrap padrão, o intervalo de confiança bootstrap-t, o intervalo de confiança bootstrap percentil, o intervalo de confiança bootstrap BCPB e o intervalo de confiança BCa. Utiliza-se dois códigos computacionais a serem implementados no software Matlab. Os códigos fornecem subsídios para a aplicação das técnicas estudadas a dados simulados e reais (problemas biológicos). Os intervalos de confiança bootstrap foram comparados entre si e com os métodos tradicionais de estimação da incerteza de estimadores / Abstract: The bootstrap methods are intensive computational methods that use resampling to calculate measures of uncertainty of the estimators, such as standard errors, bias and confidence intervals. The methods are applicable to any level modeling and thus can be used in both parametric analysis as the non-parametric. The bootstrap methods are studied: the standard bootstrap confidence interval, the bootstrap-t confidence interval, the bootstrap percentile confidence interval, the bootstrap BCBP confidence interval and the bootstrap BCa confidence interval. Two computer codes are presented to be implemented in Matlab. Such codes allows the implementation of the techniques studied in simulated and real data (biological problems). The bootstrap confidence intervals were compared with each other and with traditional methods of estimation uncertainty estimators / Mestre