Faria, Gonçalo Manuel A. Pereira Oliveira deVerona, FábioMariz, Fernando Miguel Xavier2019-05-132019-05-132018-07-172018http://hdl.handle.net/10400.14/27619Nesta dissertação, estendemos o método SOPWAV de Faria e Verona (2018), que foi desenvolvido para prever o retorno das ações no mercado dos Estados Unidos da América, para mercados internacionais. O SOPWAV é baseado no método sum of the parts (SOP) proposto por Ferreira e Santa Clara (2011), que decompõe o retorno das ações em três partes diferentes, com o objetivo de, num primeiro momento, estimar cada uma destas separadamente e, num segundo momento, somá-las para obter a previsão do retorno das ações. O SOPWAV usa as frequências das três partes referidas, em vez das séries temporais originais (utilizadas no SOP), para as estimar, através de métodos de decomposição de onduletas. O método SOPWAV permite isolar as frequências das partes dos retornos das ações que contêm maior poder preditivo. Através dos resultados obtidos, percebemos que este método melhora significativamente a previsão dos retornos das ações na amostra dos países analisados, nomeadamente, Japão, Reino Unido, França, Alemanha, Canada, Suíça, Austrália e África do Sul. Para além de melhorar a previsão dos retornos, o método SOPWAV, de um modo geral, permite também maiores ganhos de utilidade para um investidor, quando comparados com a média histórica e o SOP; ganhos de utilidade, comprovados em estratégias de trading, que foram simuladas no decorrer desta investigação.In this dissertation, we extend the Faria and Verona (2018) SOPWAV method for forecasting US stock market returns to international stock markets. The SOPWAV has its roots in the sum of the parts (SOP) method proposed by Ferreira and Santa Clara (2011), that decomposes stock returns in three different parts, and forecasts them separately to obtain the estimated stock returns. The SOPWAV method uses the frequencies of those components, instead of their original time-series which are obtained through a wavelet decomposition. The SOPWAV method allows to isolate the frequencies of the stock return parts that have the highest predictive power. We found evidence that this method significantly improves predictability across the sample of countries tested (Japan, United Kingdom, France, Germany, Canada, Switzerland, Australia and South Africa) and delivered higher utility gains than the SOP method and the traditional benchmark (historical mean) in trading strategies simulated throughout this investigation.engPrevisão do retorno das açõesMercados internacionaisSOPWAVDomínio da frequênciaStock return predictabilityInternational stock marketsFrequency domainmaster thesis202101380