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We carry out an in-depth analysis of patterns in stock market returns in seven Latin American countries to identify the presence and persistence of the "sell in May and go away" strategy. We use a predictive ability test to consider data snooping problems and the statistical interference of rules based only on historical asset prices. In line with the efficient market hypothesis, our results show that a trading strategy based on the Halloween effect never offered a significantly superior investment strategy than a "buy and hold" benchmark strategy in Latin American countries. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

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Many publications, that treated with Portfolio Management, were devastating for all asset allocation models in the context of portfolios. The elimination of extreme events (asymmetric or tail dependence) during the portfolio construction process can reduce the skills of asset managers to reduce risk through diversification. The copula theory allows us to calculate an alternative to measure the dependence of extreme events in assets through the index lower tail dependence. We check that the strategies with tail dependence overcame Talmud rule, the Markowitz model and the model of Tu and Zhou by simulating 1,000 portfolios with 3, 5, 10 and 20 randomly selected assets from DJIA for the period 03/1990 until 12/2016. We conclude that models of tail dependence and Markowitz had more performance ex-ante than Talmud and the Tu and Zhou model for portfolios with 3, 5, 10 and 20 assets. Tail dependence models overcome Markowitz, in terms of cumulative return, in over 60% of months considered in the analysis. The results indicate that the Talmud rule should be discarded in a context of constructing portfolios with individual stocks ahead strategies with tail dependence. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

Este trabalho tem por objetivo investigar o retorno dos fundos de investimentos imobiliários, buscando identificar seu estilo e, consequentemente, seu comportamento frente aos índices do mercado financeiro brasileiro do segmento de renda fixa, de renda variável e do segmento imobiliário para o período de 2011 a 2015. O estudo concluiu que mesmo que o fundo imobiliário esteja naturalmente lastreado a um ativo real, considerado com um ativo seguro e com baixa volatilidade, verificou-se que, pela dinâmica inerente às variações de preços e riscos associados aos FIIs, há um caráter híbrido desses fundos no que tange ao mercado de renda fixa e variável. Os resultados apontaram que os retornos dos FIIs acompanham de forma mais pronunciada os juros prefixados e os retornos do mercado imobiliário, corroborando com os resultados empíricos internacionais de Niskanen e Falkenbach (2010) e Ghosh, Miles e Sirmans (1996). [ABSTRACT FROM AUTHOR]

Neste artigo, a teoria de cópulas é utilizada para analisar os co-movimentos entre os mercados de capitais do Brasil e dos EUA. Na finalidade de implementação de uma estratégia de alocação de ativos é importante entender os eventos extremos - tanto os positivos (boom) como os negativos (crashes) - e seus efeitos sobre os mercados. Os índices de mercado usados são o IBOVESPA e o S&P 500 cobrindo o período de 03/2001 a 04/2007. A aderência aos log-retornos das principais cópulas encontradas na literatura financeira é avaliada. Os seguintes critérios foram escolhidos: o Log-likelihod, o critério de informação de Akaike e o critério de informação bayesiano. Os resultados mostram que a cópula de Joe-Clayton simetrizada é a mais adequada para modelar a estrutura de dependência entre os log-retornos do IBOVESPA e os do S&P500. Este trabalho difere de alguns estudos já realizados [e.g. Mendes e Moretti(2005) e Canela e Collazo(2005)], pois leva em consideração a modelagem de cópulas dinâmicas introduzida por Patton (2006). Finalmente, através dos índices de dependência caudal ao longo do tempo, pode-se concluir que a ocorrência de eventos extremos negativos (crashes) no mercado norte-americano tende a afetar mais o mercado brasileiro quando da comparação da ocorrência dos eventos extremos positivos (booms). [ABSTRACT FROM AUTHOR]

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Atualmente, a análise e o estudo da microestrutura de mercado é uma das áreas de pesquisa mais intensa em economia e finanças. Um dos aspectos abordados é o mecanismo de negociação dos ativos, tratando-se dos impactos das idiossincrasias observadas em cada mercado. A partir do modelo desenvolvido por Lo e McKinlay (1990), demonstra-se que o processo de não-negociação faz com que haja correlação espúria nas taxas observadas dos retornos, causando uma falsa idéia de previsibilidade. De modo a aproximar o modelo da realidade financeira, estende-se o mesmo para uma Cadeia de Markov de alcance 1 com 2 estados, derivando-se os momentos do processo sob esta nova hipótese. Ainda, demonstra-se que o beta é viesado caso não sejam adotadas as medidas corretivas devidas ao não-sincronismo dos dados. Finalmente, a partir de uma amostra de dados de alta freqüência do mercado brasileiro, analisa-se empiricamente o modelo e extraem-se as probabilidades de negociação dos ativos no estado de equilíbrio. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

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The main purpose of this work is realize stock returns forecasting for financial, food, industrial and services companies using feedforward neural networks trained with Levenberg-Marquardt algorithm and Arima-Garch models. In each area two time series was selected from Economatica. To the financial area, Bradesco and Itaú was analyzed, Perdigão and Sadia in the food sector, Marcopolo and Gerdau in the industrial area, finally Pão de Açúcar and Lojas Americanas in the services. The forecasting generated by the two techniques had similar performance implying no significant differences between them. [ABSTRACT FROM AUTHOR]