Quem acerta mais? Um estudo comparativo das previsões de mercado por finfluencers e analistas de instituições financeiras

Resumo

Neste estudo, investigo a precisão preditiva dos influenciadores financeiros digitais versus analistas financeiros de bancos e casas de análise ao serem realizadas recomendações de ativos com excesso de retorno a partir do emprego de técnicas de processamento de linguagem natural (PLN). O estudo extraiu dados não estruturados (publicações e vídeos) das redes sociais “Twitter”, “Instagram” e “Youtube” e, por meio do modelo VADER, classificou o conteúdo publicado por esses usuários. A base de dados final é composta por 5.878 publicações (vídeos e posts); é advinda dos finfluencers que apresentaram maiores engajamentos, segundo o estudo da ANBIMA (Finfluencer 1, 2 e 3); e apresenta 4.147 recomendações de analistas no período de janeiro de 2018 a maio de 2023. Carteiras foram formadas a partir das recomendações e seus retornos foram ajustados pelos fatores de risco, em linha com Fama e French (1993), Carhart (1997), Fama e French (2015). O resultado para as recomendações dos analistas gerou excesso de retorno estatisticamente significativo para as carteiras long/short, mesmo após a correção para os fatores de risco. Os resultados indicam que o fator certificação do finfluencers, tais como CFA e CFP, não se mostrou um diferencial para recomendar ações que formaram portfólios que apresentaram excesso de retorno estatisticamente significante. Os resultados também se diferenciam a depender da rede social utilizada, isto é, YouTube, Instagram e Twitter.

Ficha do documento

Tipo

Dissertação

Ano

2024

Instituição

Fundação Getulio Vargas

Fonte

Repositório da FGV

Idioma

Português

Acesso

Acesso aberto

Identificador

oai:repositorio.fgv.br:10438/35525

Temas

Dados

Palavras-chave

Analistas financeirosPrecificação de ativosFinfluencersFinancial analysisAsset pricingAdministração de empresasAções (Finanças) - Preços - PrevisãoInvestimentos - AnáliseConsultores de investimentosPersonalidades da internetProcesso decisório