Análise de Fundos Imobiliários com R e Python

Fundos Imobiliários são fundos de investimentos que compreendem empreendimentos imobiliarios, sejam em sua forma física (tijolo) ou em títulos financeiros viculados ao mercado imobiliário (papel). No post de hoje, mostraremos como criar um análise dos retornos de fundos imobiliário utilizando o R e o Python.

O objetivo do post será construir um código em R e Python para analisar o retorno e o risco de cinco fundos imobiliários escolhidos aleatoriamente no período de 01/07/2021 até 01/07/2022. Trataremos da importação dos preços dos fundos, do calculo do retorno mensal, anualizado e acumulado, e por fim do desvio padrão anualizado (como medida de risco passado). Iremos também construir gráficos para entender os resultados obtido.

Análise com o R

No R, iremos utilizar o pacote {tidyquant}, que funciona como um wrapper de funções de outro pacotes de manipulação e cálculo de dados financeiros. O {tidyquant} permitirá utilizarmos os dados em uma estrutura tidy.

Análise com o Python

No Python, importaremos os dados com a biblioteca pandas datareader e o yfinance, bem como utilizaremos o pandas e o numpy para realizar o cálculos dos retornos e do desvio padrão.

__________________________________________________

Quer saber mais?

Veja nossos cursos da trilha de Finanças Quantitativas.

_________________________________________________

Compartilhe esse artigo

Facebook
Twitter
LinkedIn
WhatsApp
Telegram
Email
Print

Comente o que achou desse artigo

Outros artigos relacionados

Como analisar a relação de risco-retorno de ações?

O que é retorno? O que é o risco? Como exatamente os definimos e como podemos avaliar os ativos com base nessas medidas? Neste artigo, apresentamos uma introdução concisa à análise e gestão de ativos financeiros, destacando a eficácia do Python na coleta, tratamento e análise de dados financeiros. Exploraremos como utilizar a linguagem para avaliar o risco-retorno de ações.

Retropolando a série do desemprego no Brasil

Nosso objetivo neste exercício será estender a taxa de desemprego fornecida pela Pesquisa de Nacional por Amostra de Domicílios Contínua (PNAD Contínua) através daquela fornecida pela Pesquisa Mensal de Emprego (PME). Serão construídas duas séries: uma normal, outra dessazonalizada. Faremos todo o exercício utilizando o Python.

Variáveis Instrumentais no R: qual o impacto do gasto de segurança no crime?

Diversos métodos econométricos têm como principal finalidade melhorar o processo de investigar o efeito de uma variável sobre a outra, e um importante método encontra-se no uso de Variáveis Instrumentais na análise de regressão linear. Mas como podemos utilizar essa ferramenta para auxiliar no estudo da avaliação de impacto?

Neste post, oferecemos uma breve introdução a esse importante método da área de inferência causal, acompanhado de um estudo de caso para uma compreensão mais aprofundada de sua aplicação. Os resultados foram obtidos por meio da implementação em R, como parte integrante do nosso curso sobre Avaliação de Políticas Públicas utilizando esta linguagem de programação.

como podemos ajudar?

Preencha os seus dados abaixo e fale conosco no WhatsApp

Boletim AM

Preencha o formulário abaixo para receber nossos boletins semanais diretamente em seu e-mail.