[en] INSTITUTIONAL OWNERSHIP AS A PREDICTOR OF FUTURE SECURITY RETURNS

[pt] Texto Dados sobre as carteiras de investidores institucionais em ações agora estão disponíveis em vários países e portanto podem ser usados em modelos para prever os futuros retornos de ações. Recentemente, vários produtos comerciais de investimento foram lançados que explicitamente usam tal ti...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: RAPHAEL ALEXANDER ROTTGEN
Tipo de recurso: tesis doctoral
Estado:Versión publicada
Fecha de publicación:2016
País:Brasil
Institución:Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-RIO)
Repositorio:Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell)
Idioma:inglés
OAI Identifier:oai:MAXWELL.puc-rio.br:25862
Acceso en línea:https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=25862&idi=1
https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=25862&idi=2
http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.25862
Access Level:acceso abierto
Palabra clave:[pt] APRENDIZADO DE MAQUINA
[pt] MODELOS DE FATORES PARA ACOES
[pt] BIG DATA
[pt] INVESTIDORES INSTITUCIONAIS
[en] MACHINE LEARNING
[en] BIG DATA
[en] INSTITUCIONAL INVESTORS
Descripción
Sumario:[pt] Texto Dados sobre as carteiras de investidores institucionais em ações agora estão disponíveis em vários países e portanto podem ser usados em modelos para prever os futuros retornos de ações. Recentemente, vários produtos comerciais de investimento foram lançados que explicitamente usam tal tipo de dados na construção da carteira de investimentos. O intuito deste estudo é aplicar algoritmos de aprendizado de máquina em cima de dados das carteiras de ações de investidores institucionais nos Estados Unidos, a fim de avaliar se tais dados podem ser usados para prever futuros retornos de ações. Nosso trabalho mostra que um modelo usando um support vector machine conseguiu separar ações em três classes de futuro retorno com acurácia acima da esperada se um modelo aleatório fosse usado.