dc.contributor.advisor1 | LOBATO, Tarcísio da Costa | |
dc.date.accessioned | 2024-08-01T15:04:39Z | |
dc.date.available | 2024-08-01T15:04:39Z | |
dc.date.issued | 2023-02-06 | |
dc.identifier.citation | SANTOS, Renata Gislaine Rodrigues. O mercado de ações e o Bitcoin: uma análise via regressão quantílica. Orientador: Tarcísio da Costa Lobato. 2023. 58 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Ciências Econômicas) - Universidade Federal do Oeste do Pará, Santarém, 2023. Disponível em: https://repositorio.ufopa.edu.br/jspui/handle/123456789/1690 | pt_BR |
dc.identifier.uri | https://repositorio.ufopa.edu.br/jspui/handle/123456789/1690 | |
dc.description.abstract | While conventional currencies are totally tied to the economy of a nation and the need for mediation in their negotiations, Bitcoin does not have this limitation and operates more freely and independently, online, on the Internet, which makes it totally decentralized and not tied to the health of a national economy or economic block of countries. In this context, the general objective of the research was to verify the existence of the relationship between the value of the quotation of the IBOVESPA, Shanghai, S&P 500, S&P/TSX, NYSE and Hangsenghsi markets with the value of Bitcoin, during the COVID-19 pandemic. The data collected corresponded to the period from January 2019 to August 2022. The study, relied on the application of the quantile regression technique, for the analysis of the association between the response variable (stock variable) with the dependent variable (Bitcoin variable) in the various quantiles of the conditional distribution. The results indicate that there is a positive impact of the IBOVESPA, Shanghai, S&P 500, SP/TSX and NYSE markets on the value of Bitcoin, and the models can be estimated by both quantile regression and MQO, but, in contrast, for the Hangsenghsi market, the most suitable model for estimating the data is the quantile regression, where quantiles lower than 30% the impact is negative, and, above that, no quantile is significant. It is concluded that the application of the quantile regression model becomes an alternative to the MQO by not requiring normality, in isolated case, may present different interpretations for the coefficients estimated in the quantiles. | pt_BR |
dc.language | pt_BR | pt_BR |
dc.publisher | Universidade Federal do Oeste do Pará | pt_BR |
dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
dc.source | 1 PDF | pt_BR |
dc.subject | Criptomoedas | pt_BR |
dc.subject | Regressão quantílica | pt_BR |
dc.subject | Mercado de ações | pt_BR |
dc.title | O mercado de ações e o Bitcoin: uma análise via regressão quantílica | pt_BR |
dc.type | TCC | pt_BR |
dc.creator.Lattes | http://lattes.cnpq.br/3698017294463251 | pt_BR |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/2955106962736164 | pt_BR |
dc.contributor.advisor1ORCID | https://orcid.org/0000-0002-2002-5622 | pt_BR |
dc.description.resumo | Enquanto as moedas convencionais estão totalmente atreladas a economia de uma nação e a necessidade de mediações em suas negociações, o Bitcoin não possui essa limitação e opera de forma mais livre e independente, de forma online, na Internet, o que a torna totalmente descentralizada e não vinculada a saúde de uma economia nacional ou bloco econômico de países. Neste contexto, o objetivo geral da pesquisa foi verificar a existência da relação entre o valor da cotação dos mercados IBOVESPA, SHANGHAI, S&P 500, S&P/TSX, NYSE e HANGSENGHSI com o valor do Bitcoin, durante a pandemia do COVID-19. Os dados coletados corresponderam ao período de janeiro de 2019 a agosto de 2022. O estudo, contou com aplicação da técnica de regressão quantílica, para a análise da associação entre a variável resposta (variável ações) com a variável dependente (variável Bitcoin) nos diversos quantis da distribuição condicional. Os resultados indicam que existe impacto positivo dos mercados IBOVESPA, SHANGHAI, S&P 500, SP/TSX e NYSE no valor do Bitcoin, sendo que os modelos podem ser estimados tanto pela regressão quantílica quanto pelo MQO, mas, em contrapartida, para o mercado HANGSENGHSI, o modelo mais indicado para estimar os dados é o da regressão quantílica, onde os quantis menores que 30% o impacto é negativo, e, acima disso, nenhum quantil é significativo. Conclui-se que a aplicação do modelo de regressão quantílica torna-se uma alternativa ao MQO pela não exigência de normalidade, em caso isolado, pode apresentar interpretações distintas para os coeficientes estimado nos quantis. | pt_BR |
dc.publisher.country | Brasil | pt_BR |
dc.publisher.program | Others | pt_BR |
dc.publisher.initials | UFOPA | pt_BR |
dc.subject.cnpq | CNPQ:: CIÊNCIAS SOCIAIS APLICADAS | pt_BR |
dc.creator | SANTOS, Renata Gislane Rodrigues | |
dc.publisher.department | Instituto de Ciências da Sociedade | pt_BR |