Modelo Multifatores Macroeconômicos

No post de hoje iremos vasculhar os fatores que representam mudanças inesperadas em variáveis macroeconômicas em retornos de ações. A ideia será denotar a mudança inesperada como o resíduo de variáveis macroeconômicas após a remoção de sua dependência dinâmica por meio do uso de um VAR e utilizar uma regressão linear para modelar a relação com o mercado acionário.

Variáveis macroeconômicas contém informações relevantes para a formação do preço de uma ação, entretanto, os preços de ações são comumente sensíveis a novas noticias econômicas, principalmente aquelas não esperadas.

Uma forma interessante de obter essa "informação não esperada" pode ser usando os erros de um VAR para um conjunto de variáveis macroeconômicas estabelecidas. No exercício de hoje, escolhemos: Câmbio real, Embi BR, PIB Mensal, Selic e IPCA para obter as informações não conhecidas, usando o resíduo do modelo. Com a obtenção do resíduo de cada variável, as regredimos e obtemos a relação dessas surpresas em relação aos log retornos de quatro ativos do mercado acionário brasileiro: WEGE3, CMIG4, ITSA4 e BRFS3.

Para entender como foi criado o gráfico e o modelo abaixo, faça parte do Clube AM, o repositório de códigos da Análise Macro, contendo exercícios semanais de R e Python.

No gráfico abaixo, vemos os resultados dos coeficientes estimados de cada fator de supressa macroeconômica para cada surpresa.

_____________________________________

Quer aprender mais?

Seja um aluno da nossa trilha de Macroeconomia Aplicada e aprenda a criar projetos voltados para a Macroeconomia

Referências

Chen, N. F., Roll, R., & Ross, S. A. (1986). Economic forces and the stock market. Journal of business, 383-403.

Tsay, Ruey S. Analysis of Financial Time Series 3rd Edition (2010)

Compartilhe esse artigo

Facebook
Twitter
LinkedIn
WhatsApp
Telegram
Email
Print

Comente o que achou desse artigo

Outros artigos relacionados

Como fazer previsões para a inflação desagregada medida pelo IPCA?

Neste artigo investigamos se a previsão desagregada da inflação é capaz de gerar previsões mais acuradas do que a previsão agregada. Utilizamos o Índice Nacional de Preços ao Consumidor Amplo (IPCA) como medida de interesse, aplicando um modelo simples e um modelo de passeio aleatório para comparação. Todo o processo pode ser feito de maneira automatizada utilizando a linguagem de programação R.

Qual o melhor modelo para prever a inflação medida pelo IPCA?

Neste exercício, testamos 18 modelos diferentes com um conjunto fixo de regressores para previsão da taxa de inflação, medida pelo IPCA. Implementamos o método da validação cruzada, visando obter resultados robustos para comparação de métricas de performance. Apresentamos os resultados gerais e desagregados por horizontes de previsão, além de automatizar todo o processo utilizando a linguagem Python.

Boletim AM

Receba diretamente em seu e-mail gratuitamente nossas promoções especiais e conteúdos exclusivos sobre Análise de Dados!

Boletim AM

Receba diretamente em seu e-mail gratuitamente nossas promoções especiais e conteúdos exclusivos sobre Análise de Dados!

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.