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Previous issue date: 2017-04-18 / Devido à crescente evolução tecnológica das últimas décadas, eventos locais, econômicos ou não, são divulgados de forma praticamente instantânea de forma global. Muitos destes eventos têm o poder de influenciar os preços dos ativos nos mais diversos mercados, em todas as localidades. Além da divulgação de eventos, o conteúdo das notícias econômicas traz valiosas informações que capturam as variações nos sentimentos dos agentes sobre a situação corrente e prospectiva da economia. Uma pauta negativa sobre atividade econômica, com anedóticos e relatos de empresários, por exemplo, sinaliza um crescimento negativo do PIB antes mesmo da sua divulgação. Apesar da sua amplitude e velocidade, notícias podem estar sujeitas a uma série de vieses, desde má interpretação do tema, passando por preconceito contra algum personagem da matéria, e até mesmo efeito manada. A evolução tecnológica também começa a permitir a superação destes problemas. O estudo de grandes volumes de dados (big data) em redes sociais ou plataformas de buscas fornece um meio de mensurar o sentimento dos agentes econômicos diretamente, em tempo real, sem a necessidade da intermediação por notícias. Através de notícias especializadas com frequência intradiária e ferramentas como o Google Trends, esta tese busca captar a variação de sentimentos de agentes e encontrar se há alguma relação entre estas medidas e flutuações dos ciclos econômicos e precificação de ativos. No capítulo 1, fatores macroeconômicos foram replicados através de notícias e, os aplicando em modelos fatoriais, encontram-se evidências de que notícias contêm informações relevantes para explicar o excesso de retorno de carteiras de ações da BM&FBovespa. Em seguida, no capítulo 2, analisou-se a comunicação do Banco Central do Brasil através da mídia especializada. Há evidências de que a volatilidade dos juros é maior em dias nos quais algum membro do Copom é citado na mídia, principalmente considerando anos mais recentes. Por fim, no capítulo 3, buscou-se extrair o sentimento das pessoas através de suas buscas realizadas no Google. Em um VAR com variáveis macroeconômicas como produção industrial e emprego, este indicador criado foi comparado a indicadores de sentimento dos investidores, condições financeiras e indicadores de incerteza política, encontrando-se evidências que a ferramenta do Google pode fornecer informações relevantes sobre o impacto do sentimento da pessoas na economia real. / Data from texts and Internet search queries are a relatively new source of information to economists. In this PhD dissertation, I analyze the impact of news’ information content and Google searches patterns on asset pricing and business cycle. In chapter 1, using a unique intradaily news database, I create news measures to approximate people’s concern about macroeconomic variables. Using Fama-McBeth framework, I conclude that those measures improve the explanatory power of asset pricing models for brazilian stocks. In chapter 2, I identify days in which the Brazilian monetary authority is cited on media and test whether interest rate volatility is higher in those days. I find evidences that all vertices of the yield curve show a higher volatility on those days, especially short and medium-term vertices. I also find evidence that interest rate volatility is higher in days in which the Brazilian Central Bank releases special reports or when central bank directors deliver speech. Both results are stronger after 2014. Finally, in chapter 3, a proxy for people’s sentiment measured as the relative searches of economic words with positive or negative connotation is extracted from Google’s search queries and used to explain macroeconomic variables in a VAR enviroment. For the US economy, responses of employment and production to shocks (innovations) in this sentiment index are similar to those observed when the innovation comes from a financial conditions indicator, and are higher and last longer than shocks on investor’s sentiment and policy uncertainty.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:bibliotecadigital.fgv.br:10438/18208 |
| Date | 18 April 2017 |
| Creators | Azevedo, Luis Fernando Pereira |
| Contributors | Fernandes, Marcelo, Marçal, Emerson Fernandes, Silva, Marcelo Gonçalves da, Ferreira, Carlos Kawall Leal, Escolas::EESP, Pereira, Pedro L. Valls |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional do FGV, instname:Fundação Getulio Vargas, instacron:FGV |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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