Modelos Multifatores usando VAR [R e Python]

Vamos investigar os fatores que representam mudanças inesperadas de 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. Fazemos o uso das variáveis Câmbio real, Embi BR, PIB Mensal, Selic e IPCA. Para verificar a relação, usamos o R e o Python como ferramentas de construção do exercício.

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.

Neste exercício, 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, verificamos os resultados dos coeficientes estimados de cada fator de supressa macroeconômica para cada surpresa.

_____________________

Quer saber mais?

Veja nossa trilha de cursos de Finanças Quantitativas

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

As diferentes formas de avaliar o erro de um modelo de previsão

Existem tantas siglas para métricas de desempenho de modelos preditivos que é fácil se perder na sopa de letrinhas. Neste artigo, fornecemos uma visão geral das principais métricas para avaliar e comparar modelos de regressão e classificação, usando exemplos com dados em Python.

Previsão do CPI usando text mining

Exploramos neste exercício, de forma similar a Ferreira (2022), a utilidade de tópicos latentes extraídos dos comunicados do FOMC, por um modelo LDA, na previsão da inflação norte-americana, medida pelo CPI. O objetivo é comparar um modelo econométrico simples, tal como um AR-GAP de Faust e Wright (2013), em especificações com e sem os fatores textuais.

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.