Otimização dos Retornos dos Ativos e a Técnica de Stacked Generalization: uma aplicação na B3

Abstract

Esta pesquisa tem como objetivo investigar se os retornos das ações dos modelos de precificação de ativos são potencializados quando utilizada a técnica de stacked generalization em machine learning nos ativos da B3. A amostra foi composta por 202 empresas com informações disponíveis no período. Os dados foram coletados por meio de fontes secundárias, com informações provenientes de fontes públicas, como o Banco Central do Brasil (BACEN), a Bolsa de Valores brasileira (B3) e o Núcleo de Pesquisa em Economia Financeira da Universidade de São Paulo (NEFIN). Para aplicação da técnica de stacked generalization foram considerados cinco modelos de precificação de ativos recorrentes na literatura: Capital Asset Pricing Model (CAPM), Learning CAPM, Downside CAPM, Conditional CAPM e a Regressão Cross-section de Fama e French (1996), e quatro algoritmos de machine learning: Random Forest (RF), Gradient Boosted Regression Trees (GBRT), Neural Networks (NN) e Linear Regression (LR). Para atingir os objetivos da pesquisa, a amostra foi dividida em três conjuntos de dados em um esquema de janelas de expansão, na qual os dados são segmentados em partes, seguindo um formato de estimativas recursivas. A eficácia das previsões foi avaliada por meio dos ganhos estatísticos – mensurados pelo R 2 fora da amostra de Campbell e Thompson (2008), e medidas de previsões de sinal, como acurácia, sensibilidade e especificidade. Os resultados evidenciam que a aplicação da técnica de stacked generalization para combinar modelos de precificação de ativos pode melhorar significativamente os resultados das previsões em diferentes contextos e condições de mercado. Além disso, treinar os meta-modelos de stacked generalization com a seleção dos melhores modelos base pode melhorar a previsão de acurácia negativa, especialmente em períodos de queda. Todavia, as evidências indicam que os modelos estudados foram incapazes de superar a média histórica dos retornos das ações de forma significativa durante um choque exógeno.