A vigésima edição da Escola de Séries Temporais e Econometria, que será realizada entre os dias 30 de julho e dois de agosto na cidade de Florianópolis (SC), contará com a participação do professor e pesquisador Lucas Godeiro que, juntamente com outros colegas, assina três artigos aprovados para apresentação no evento. A programação vai reunir especialistas e acadêmicos de todo o mundo para discutir os avanços recentes nessas áreas.
Um dos artigos aceitos, intitulado “Relação de longo prazo entre o retorno do Ibovespa e os índices de confiança”, é uma colaboração entre os autores Bruno José Bezerra Silva, Lucas Lúcio Godeiro, Orleans Silva Martins e Luiz Felipe de Araújo Pontes Girão. A pesquisa aborda o impacto dos indicadores de confiança da economia brasileira no mercado de ações, com foco especial no retorno do Ibovespa, principal indicador de desempenho das ações negociadas no país. Os resultados desse estudo fornecem informações sobre a relação de longo prazo entre os índices de confiança e o desempenho do mercado acionário.
Outro artigo aprovado tem como título “A Influência do Sentimento de Notícias, de Tweets e do ChatGPT no Mercado Acionário Brasileiro”. O trabalho foi feito em conjunto pelos autores Elvira Helena Oliveira de Medeiros, Diego Pitta de Jesus, Lucas Lucio Godeiro e Andressa Lemes Proque. A pesquisa examina a influência das informações provenientes do Twitter no índice Ibovespa, além de investigar o impacto do sentimento de notícias e do ChatGPT, um modelo de linguagem baseado em inteligência artificial, no mercado acionário brasileiro. Trata-se de uma análise mais abrangente dos fatores externos que afetam o mercado e oferece novos insights sobre a volatilidade e o desempenho das ações.
“Previsão da Taxa de Câmbio para a Economia Brasileira Utilizando Preditores Macroeconômicos e Aprendizado de Máquina Supervisionado” é o título do terceiro artigo aceito. A pesquisa foi realizada em colaboração pelos autores Diógenes Pinheiro de Medeiros Júnior, Elvira Helena Oliveira de Medeiros, Lucas Lúcio Godeiro e Diego Pitta de Jesus. Nesse estudo, os pesquisadores propõem uma abordagem inovadora para melhorar a precisão da previsão da taxa de câmbio dólar/real para a economia brasileira. A utilização de preditores macroeconômicos e técnicas de aprendizado de máquina supervisionado permite obter previsões mais acuradas, beneficiando empresas, investidores e instituições financeiras na tomada de decisões.