Aversão à perda em um mercado acionário virtual: uma abordagem agent-based

Authors

  • Erika Regina da Silva Gallo IE/UNICAMP
    • Mario Augusto Bertella FCLAR/UNESP
      • Celso Nobre da Fonseca UNIPAMPA

        DOI:

        https://doi.org/10.5380/re.v43i81.78465

        Keywords:

        Teoria da Decisão, Economia Comportamental, Finanças Comportamentais, Mercado Financeiro, Modelo Baseado em Agentes

        Abstract

        Neste trabalho, temos a intenção de contribuir com o debate na área de economia e finanças comportamentais ao realizar um estudo sobre o comportamento do mercado acionário ao incluirmos o viés de comportamento aversão à perda aos agentes que ali operam. Para tanto, apresentamos um modelo baseado em agentes aplicado ao mercado acionário que foi programado em NetLogo, cujo método é, em parte, baseado em modelos de agentes já programados para mercados financeiros artificiais e, ao mesmo tempo, parcialmente novo ao propor a realização de testes com variáveis diferentes das utilizadas por outros autores – a saber: aversão à perda. Os resultados encontrados sugerem que a subjetividade humana presente na tomada de decisão, isto é, quando os agentes possuem aversão à perda, faz com que o movimento do mercado acionário artificial apresente alguns ruídos. Destarte, concluímos que os experimentos realizados nos oferecem indícios de que há certa fragilidade em alguns pressupostos da Hipótese dos Mercados Eficientes.

        Downloads

        Download data is not yet available.

        Author Biographies

        Erika Regina da Silva Gallo, IE/UNICAMP

        Doutoranda

        Mario Augusto Bertella, FCLAR/UNESP

        Professor Associado - Departamento de Economia

        Celso Nobre da Fonseca, UNIPAMPA

        Professor

        Published

        2023-03-12

        How to Cite

        Gallo, E. R. da S., Bertella, M. A., & Fonseca, C. N. da. (2023). Aversão à perda em um mercado acionário virtual: uma abordagem agent-based. Revista De Economia, 43(81), 442–471. https://doi.org/10.5380/re.v43i81.78465

        Issue

        Section

        Artigos