[en] INSTITUTIONAL OWNERSHIP AS A PREDICTOR OF FUTURE SECURITY RETURNS
| Ano de defesa: | 2016 |
|---|---|
| Autor(a) principal: | |
| Orientador(a): | |
| Banca de defesa: | |
| 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: | |
| 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. |