Uso de modelos de Machine Learning em Asset Pricing: Um estudo do cross section de retornos brasileiro - Cardoso, Gabriel Brum (2022)
Este trabalho busca investigar se os modelos de machine learning, Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO) e Principal Component Regression (PCR) sao capazes de contribuir para a explicação do cross section de retornos para o mercado brasileiro. Para o estudo foram coletados dados da bolsa de valores oficial do Brasil, a B3, de maio de 2012 até maio de 2021, selecionando 16 fatores e características, documentados na literatura como variáveis explicativas para retornos mensais de portfolios. O desempenho de cada modelo foi avaliado por meio do coeficiente de determinação R², dentro e fora da amostra. Os resultados obtidos sugerem que os modelos utilizados apresentaram elevado poder de explicação para os portfolios avaliados.