Artigo - Atena Editora

Artigo

Baixe agora

Livros

Previsão de Preços Máximos e Mínimos para Green REITs

A ACADEMIA POSTULA DUAS HIPÓTESES RELEVANTES SOBRE O MERCADO FINANCEIRO: A IMPOSSIBILIDADE DE PREVER OS PREÇOS DOS ATIVOS E A POSSIBILIDADE DE PREVISÃO. DIANTE DISSO, MÉTODOS PREDITIVOS FORAM DESENVOLVIDOS PARA AUXILIAR AS PESSOAS EM SUAS DECISÕES, BUSCANDO LUCRAR O MÁXIMO POSSÍVEL COM PERDAS MÍNIMAS. AS REDES NEURAIS ARTIFICIAIS (RNA) TÊM SE DESTACADO NESSA ÁREA, DEVIDO À SUA CAPACIDADE DE LIDAR COM UMA AMPLA GAMA DE CONHECIMENTO E PREVER PREÇOS NO MERCADO FINANCEIRO. ALÉM DISSO, A SUSTENTABILIDADE NOS INVESTIMENTOS TEM GANHADO IMPORTÂNCIA, LEVANDO EM CONTA OS IMPACTOS AMBIENTAIS E SOCIAIS DAS EMPRESAS. DESSA FORMA, OS INVESTIDORES BUSCAM LUCROS NO MERCADO IMOBILIÁRIO FINANCEIRO, CONSIDERANDO A SUSTENTABILIDADE. NESSE CONTEXTO, ESTE ESTUDO UTILIZA RNA PARA PREVER PREÇOS MÁXIMOS E MÍNIMOS DE REITS CONSIDERADOS SUSTENTÁVEIS DEVIDO ÀS SUAS CERTIFICAÇÕES ESG E ESTIMAR QUAL HIPÓTESE SE ENCAIXAM. FORAM ANALISADOS DADOS DE 18 GREEN REITS DE 2018 A 2022, UTILIZANDO OS MODELOS LONG SHORT TERM MEMORY (LSTM) E RANDOM WALK (RW) PARA PREVISÕES. OS RESULTADOS DEMONSTRARAM QUE O MODELO RW APRESENTOU MELHOR DESEMPENHO NA PREVISÃO DE PREÇOS, EM COMPARAÇÃO COM O LSTM. ESSES RESULTADOS CORROBORAM A HIPÓTESE DE MERCADO EFICIENTE, INDICANDO QUE OS PREÇOS DOS GREEN REITS JÁ REFLETEM AS INFORMAÇÕES DISPONÍVEIS NO MERCADO.
Ler mais

Previsão de Preços Máximos e Mínimos para Green REITs

  • DOI: https://doi.org/10.22533/at.ed.42624050222

  • Palavras-chave: REDES NEURAIS; PREVISÃO DE PREÇOS; GREEN REITS.

  • Keywords: NEURAL NETWORKS; PRICE FORECASTING; GREEN REITS.

  • Abstract: THE ACADEMY POSITS TWO RELEVANT HYPOTHESES ABOUT THE FINANCIAL MARKET: THE IMPOSSIBILITY OF PREDICTING ASSET PRICES AND THE POSSIBILITY OF PREDICTION. THEREFORE, PREDICTIVE METHODS WERE DEVELOPED TO HELP PEOPLE IN THEIR DECISIONS, SEEKING TO MAKE THE MOST PROFIT POSSIBLE WITH MINIMAL LOSSES. ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS (ANNS) HAVE STOOD OUT IN THIS AREA, DUE TO THEIR ABILITY TO HANDLE A WIDE RANGE OF KNOWLEDGE AND PREDICT PRICES IN THE FINANCIAL MARKET. IN ADDITION, SUSTAINABILITY IN INVESTMENTS HAS GAINED IMPORTANCE, TAKING INTO ACCOUNT THE ENVIRONMENTAL AND SOCIAL IMPACTS OF COMPANIES. IN THIS WAY, INVESTORS SEEK PROFITS IN THE FINANCIAL REAL ESTATE MARKET, CONSIDERING SUSTAINABILITY. IN THIS CONTEXT, THIS STUDY USES ANN TO PREDICT MAXIMUM AND MINIMUM PRICES OF REITS CONSIDERED SUSTAINABLE DUE TO THEIR ESG CERTIFICATIONS AND ESTIMATE WHICH HYPOTHESIS FITS. DATA FROM 18 GREEN REITS FROM 2018 TO 2022 WERE ANALYZED, USING THE LONG SHORT TERM MEMORY (LSTM) AND RANDOM WALK (RW) MODELS FOR PREDICTIONS. THE RESULTS SHOWED THAT THE RW MODEL PERFORMED BETTER IN PRICE FORECASTING, COMPARED TO LSTM. THESE RESULTS CORROBORATED THE EFFICIENT MARKET HYPOTHESIS, INDICATING THAT THE PRICES OF GREEN REITS ALREADY REFLECT THE INFORMATION AVAILABLE IN THE MARKET.

  • Hugo Martins Teixeira
  • Daniel Vitor Tartari Garruti
  • Flávio Luiz de Moraes Barboza
Fale conosco Whatsapp