Influência do Google Search na previsão do retorno de ações do mercado brasileiro

• Ano de defesa: 2022
• Autor(a) principal: Viola, Rafael
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Palavras-chave em Português: Google Trends; Fama-French; Modelo de Previsão; Prediction model
• Link de acesso: https://repositorio.insper.edu.br/handle/11224/6043

Muitas pesquisas têm sido conduzidas com objetivo de se prever e aprimorar o resultado de investimentos por parte dos investidores. Tanto fatores intrínsecos ao negócio (crescimento, receita, lucro, balanço, governança corporativa, entre outros), como fatores externos (ambiente econômico, político, especulação) são importantes para se obter resultados consistentes e necessários para se determinar modelos de previsão robustos e assertivos. Dessa forma, estudamos o impacto que o volume histórico de pesquisas na internet tem no retorno de ativos do mercado brasileiro, e quão rápida essa informação é absorvida e incorporada ao seu preço. A modelagem é feita a partir do ajuste do modelo de três fatores de Fama-French, incorporando-se a variável volume de pesquisa no Google. É também analisado o impacto dessas buscas na internet em diferentes portfólios, analisando-se a presença de retorno anormal (alfa) significativo nos portifólios compostos de ações mais pesquisadas. Assim como em Ekinci e Bulut (2021), identificou-se uma relação positiva e significativa entre o volume de buscas/pesquisas e o retorno das ações: conforme aumenta-se o interesse por um determinado ativo, é observado um incremento em seu retorno. No entanto, não é possível determinar com precisão a ordem de direção desses efeitos. Foi observada uma rápida absorção do índice de volume de pesquisa no preço do ativo, uma vez que, pesquisas realizadas em períodos anteriores (semana anterior ou dia anterior) não mostraram impactar de forma significativa o retorno dos ativos no período seguinte, apenas no período corrente.