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

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2016
Autor(a) principal: RAPHAEL ALEXANDER ROTTGEN
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: eng
Instituição de defesa: MAXWELL
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
[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
Link de acesso: 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
Resumo: [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.
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