Publicado em 15 de maio de 2025.

O mercado de Fundos de Investimento Imobiliários (FIIs) tem se consolidado como uma importante alternativa para investidores no Brasil, proporcionando acesso facilitado ao setor imobiliário e contribuindo para a diversificação de portfólios financeiros. A presente coletânea de artigos técnicos busca aprofundar o entendimento sobre diferentes aspectos dos FIIs, analisando sua relação com variáveis macroeconômicas, sua função como instrumento de proteção contra a volatilidade, sua relevância na composição de carteiras eficientes e a análise de previsão de seus retornos. Para tal, são utilizadas abordagens econométricas clássicas e de aprendizado de máquina.

O primeiro artigo investiga a interação entre os FIIs e o Índice Nacional da Construção Civil (INCC), analisando como a dinâmica dos fundos imobiliários impacta a evolução dos custos no setor da construção civil no Brasil. Utilizando modelos VAR e VECM, a pesquisa oferece uma perspectiva sobre os efeitos de longo prazo dessa interação, fornecendo insights valiosos para investidores e formuladores de políticas econômicas.

No segundo artigo, a atenção recai sobre o papel dos FIIs na diversificação de portfólios e na proteção contra choques macroeconômicos, como oscilações inflacionárias e alterações nas taxas de juros. Ao empregar uma adaptação do modelo DCC-GARCH, o estudo avalia a correlação entre FIIs e o Índice Ibovespa, demonstrando sua relevância como instrumento de hedge em cenários de volatilidade.

O terceiro artigo examina a contribuição dos FIIs para a geração de renda passiva e sua influência na composição de carteiras eficientes. Comparando-os ao Índice de Dividendos (IDIV), o estudo investiga qual dessas opções permite uma melhor proteção para investidores posicionados no Ibovespa. Para isso, é realizada uma análise empírica utilizando a metodologia DCC-GARCH, possibilitando uma avaliação robusta das relações dinâmicas entre esses ativos.

O quarto artigo compara métodos tradicionais de previsão de retornos de ativos financeiros com abordagens baseadas em aprendizado de máquina. O estudo avalia a eficácia do modelo econométrico ARMA-EGARCH e o de redes neurais recorrentes, como LSTM e GRU, na previsão do Índice de Fundos de Investimento Imobiliários (IFIX). A pesquisa demonstra como técnicas modernas de modelagem de séries temporais podem aprimorar a precisão das previsões, proporcionando vantagens competitivas para investidores e gestores de portfólio.

Por fim, o quinto artigo trata da análise bibliométrica sobre a produção científica em FIIs. O objetivo é mapear as tendências de pesquisa identificando periódicos e demais indicadores a partir de diversas bases de dados.

A diversidade das abordagens e métodos adotados nos artigos desta coletânea reflete a complexidade do mercado de FIIs e sua interação com variáveis econômicas e financeiras. Ao reunir essas pesquisas, busca-se contribuir para o desenvolvimento acadêmico e para a tomada de decisão de investidores, consolidando um entendimento mais profundo sobre o funcionamento e as potencialidades desse segmento no Brasil.