O poder do texto: Como o noticiário influencia o sentimento dos mercados financeiros
Jan, 13, 2020
Como os investidores reagem ao noticiário? Essa pergunta tem estado no centro da pauta dos estudos financeiros há várias décadas. Agora, duas forças a estão tornando ainda mais premente. Primeiro, as inovações nas tecnologias da informação aumentaram drasticamente o alcance das notícias financeiras e económicas e a velocidade com que elas circulam. Segundo, um número crescente de países, sobretudo de mercados emergentes, vem abrindo seus mercados financeiros para o resto do mundo. Por: Damien Puy; Fonte: IMF Blogs

 

O poder do texto: Como o noticiário influencia o sentimento dos mercados financeiros

Como os investidores reagem ao noticiário? Essa pergunta tem estado no centro da pauta dos estudos financeiros há várias décadas. Agora, duas forças a estão tornando ainda mais premente.

Primeiro, as inovações nas tecnologias da informação aumentaram drasticamente o alcance das notícias financeiras e econômicas e a velocidade com que elas circulam. Agências de notícias como Reuters e Bloomberg atuam em tempo real e geram e disseminam informações quase instantaneamente para um conjunto cada vez maior de participantes do mercado.

Segundo, um número crescente de países, sobretudo de mercados emergentes, vem abrindo seus mercados financeiros para o resto do mundo. Com isso, as notícias estrangeiras podem afetar as condições dos mercados locais de forma muito mais direta.

Por muito tempo, no entanto, estudar o impacto do noticiário sobre o comportamento dos investidores e os preços dos ativos era uma tarefa colossal. O que é, exatamente, uma notícia? Do que ela trata? E como podemos identificar, de forma sistemática, as boas (ou más) notícias?

Felizmente, a última década trouxe grandes avanços no processamento da linguagem natural, que consiste em minerar e analisar grandes volumes de informação textual para extrair características fundamentais, como o tema ou o tom. Desde então, floresceram exemplos bem-sucedidos de mineração de textos em economia e finanças, usando tanto fontes tradicionais de notícias como o conteúdo das mídias sociais.

Com base nas tecnologias mais recentes, avaliamos em um estudo do FMI o papel do noticiário sobre os preços dos ativos internacionais. Foram usados mais de 4 milhões de artigos que abrangem notícias econômicas, financeiras, empresariais e políticas publicadas pela Reuters em todo o mundo entre 1991 e 2015. O estudo avaliou se o tom de cada artigo era otimista ou pessimista, empregando técnicas de mineração de texto para identificar termos positivos, como “ganhos”, “recuperação” ou “confiança”, e negativos, como “crise”, “perdas” ou “declínio”. Com esses dados, construímos um índice de sentimento baseado nas notícias diárias para os mercados avançados e os emergentes. Em seguida, investigamos se o otimismo (ou pessimismo) no noticiário de hoje poderia ajudar a prever mudanças futuras nos preços dos ativos.

Constatamos que mudanças repentinas no sentimento das notícias tinham um impacto significativo nos preços dos ativos em todo o mundo, confirmando que, de modo geral, o tom da mídia é um indicador substituto muito bom do sentimento do investidor propriamente dito. Destaca-se também a influência do noticiário estrangeiro (e dos investidores estrangeiros) em vez do noticiário local (e dos investidores locais) sobre os preços dos ativos locais. (Noticiário estrangeiro, nesse contexto, significa notícias envolvendo vários países e suas inter-relações, em contraposição a notícias locais envolvendo um único país).

O otimismo súbito no sentimento das notícias globais gera um impacto forte e permanente sobre os preços dos ativos em todo o mundo, enquanto o efeito do otimismo das notícias locais é mais contido e apenas temporário. Do ponto de vista técnico, o estudo oferece outro exemplo do poder do texto como insumo para a pesquisa de ponta em economia e finanças.

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Por: Damien Puy
Fonte: IMF Blogs, em 20 de Dezembro de 2019
https://www.imf.org/pt/News/Articles/2019/12/16/blog-the-power-of-text?sc_mode=1

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