ANÁLISE SOBRE A RELAÇÃO DO RETORNO ACIONÁRIO COM VARIÁVEIS MACROECONÔMICAS UTILIZANDO O LASSO (Encontros Universitários da UFC, 2019)
Diante das evidências na literatura que, de forma geral, as variáveis macroeconômicas podem influenciar o retorno acionário, surgem muitos trabalhos buscando evidenciar essa relação aplicando metodologias diversas. Neste sentido, o Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO) se apresenta como uma metodologia diferenciada que seleciona variáveis relevantes em um conjunto de possíveis preditores, possibilitando que os preditores irrelevantes tenham seus coeficientes zerados (shrink toward 0), colaborando para modelos mais parcimoniosos e de simples interpretação. O objetivo deste trabalho é aplicar a metodologia LASSO de seleção de variáveis para relacionar o retorno de ações brasileiras com variáveis macroeconômicas do país. A base de dados utilizada conta com o retorno do índice Ibovespa e de mais seis ações do setor financeiro (ITUB4 e BBAS3), setor de consumo (ABEV3 e BRFS3) e setor de materiais básicos (PETR4 e VALE5). Para possíveis preditores, foram escolhidas 15 variáveis macroeconômicas indicadas na literatura anterior a este trabalho. A variável com maior probabilidade de inclusão foi Prêmio de Risco (contida em todas as regressões) e a ação PETR4 apresentou mais coeficientes relevantes. Com relação à previsão, foi calculado o Erro Quadrático Médio de Previsão para cada uma das ações e o resultado apontou uma qualidade de ajuste das regressões por apresentarem valor mais baixo que de outras metodologias que utilizaram a mesma base de dados, indicando uma superioridade do LASSO para previsão.