RESUMO
Objetivo:
Analisar a capacidade preditiva de pesquisas no Google sobre o mercado financeiro brasileiro.
Originalidade/lacuna/relevância/implicações:
Apesar de uma crescente literatura estrangeira utilizando dados sobre pesquisas oriundas no Google, não se tem conhecimento de trabalhos desta natureza no Brasil. A aplicação no mercado financeiro evidencia novas fontes de informação acerca do movimento dos mercados e pode contribuir para pesquisadores e praticantes compreenderem esta dinâmica.
Principais aspectos metodológicos:
Foram estimados testes de Causalidade de Granger para investigar os efeitos em três variáveis dos mercados de renda acionário e de renda fixa: volume, retorno e volatilidade. Testam-se as hipóteses de que tanto o nível de pesquisas afeta as três variáveis financeiras quanto a relação contrária. Foram usados dados semanais de pesquisas do Google Trends e dos mercados financeiros entre o período de 2007 a 2014.
Síntese dos principais resultados:
Evidencia-se a existência de um efeito preditivo entre os níveis de pesquisas e as variáveis financeiras, principalmente no mercado de renda variável. Todavia, este resultado não foi robusto em todos os casos analisados. Destaca-se que, para a relação inversa, isto é, o mercado financeiro impactando o nível de pesquisas no Google, encontrou-se forte evidência de uma relação causal. O uso de uma estratégia de negociação baseada neste tipo de dados gerou retornos maiores do que os benchmarks definidos.
Principais considerações/conclusões:
O estudo revelou uma relação significativa entre o nível de pesquisas no Google e o mercado financeiro. Os resultados oferecem uma nova fonte de informação que afeta o mercado financeiro do Brasil.
PALAVRAS-CHAVE
Google Trends; Atenção do investidor; Eficiência de mercado; Microestrutura de mercado; Modelos VAR