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https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/15599Files in This Item:
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| vanessaraianedefaria.pdf | PDF/A | 2.04 MB | Adobe PDF |  View/Open |
| Type: | Trabalho de Conclusão de Curso |
| Title: | Projeção do Ibovespa: uma abordagem através do método de regressão dinâmica |
| Author: | Faria, Vanessa Raiane de |
| First Advisor: | Zanini, Alexandre |
| Referee Member: | Souza, Rafael Morais de |
| Resumo: | O presente trabalho busca investigar a relação do Ibovespa, principal índice que representa o desempenho da bolsa brasileira em relação as variáveis: Taxa de juros, IPCA, Câmbio, IBC-BR e com a pandemia para o período de 2012 a março de 2023. Além disso, também foi realizado o exercício de previsão do índice até o final do ano (Abril/2023 a Dezembro/2023). Para tal, foram consultadas bibliografias da previsão de séries temporais, além de exploração de dados do Banco Central do Brasil, IBGE e do IPEADATA. A partir da amostra coletada, foram estimados modelos através do método de Regressão Dinâmica. O modelo foi estimado para realizar os testes de significância das variáveis e projetar o índice Bovespa. Conforme esperado, o Ibovespa se mostrou correlacionado negativamente com a taxa de juros e com a pandemia. O modelo não apresentou correlação significativa com IPCA e com IBC-BR. Além disso, o modelo projetou um cenário de queda do Ibovespa até o fim do ano de 2023. |
| Abstract: | This study aims to investigate the relationship between the Ibovespa, the main index representing the performance of the Brazilian stock market, and the variables: interest rate, IPCA (Consumer Price Index), IBC-BR (Brazilian Central Bank Economic Activity Index), and the pandemic, covering the period from 2012 to March 2023. In addition, a forecasting exercise for the index was also conducted for the remainder of the year (April 2023 to December 2023). To accomplish this, references on time series forecasting were consulted, and data from the Brazilian Central Bank, IBGE (Brazilian Institute of Geography and Statistics), and IPEADATA were explored. Based on the collected sample, models were estimated using the Dynamic Regression method. The model was estimated to test the significance of the variables and project the Ibovespa index. As expected, the Ibovespa showed a negative correlation with the interest rate and the pandemic. The model did not show a significant correlation with IPCA and IBC-BR. Furthermore, the model projected a scenario of a decline in the Ibovespa index until the end of 2023. |
| Keywords: | Regressão dinâmica Dynamic regression Ibovespa Séries de tempo Time series Econometria financeira Financial econometrics |
| CNPq: | CNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::ECONOMIA |
| Language: | por |
| Country: | Brasil |
| Publisher: | Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF) |
| Institution Initials: | UFJF |
| Department: | Faculdade de Economia |
| Access Type: | Acesso Aberto |
| Creative Commons License: | http://creativecommons.org/licenses/by/3.0/br/ |
| URI: | https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/15599 |
| Issue Date: | 4-Jul-2023 |
| Appears in Collections: | Ciências Econômicas - Campus JF - TCC Graduação |
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