Testando a hipótese de eficiência de mercado por meio de redes neurais artificiais: Um estudo de caso com as dez principais ações do IBOVESPA do primeiro quadrimestre de 2011 Outros Idiomas

ID:
9224
Resumo:
Este artigo tem como objetivo analisar se a ferramenta de Marangoni (2010) a partir de uma rede neural artificial (RNA) tem relação com a hipótese de eficiência de mercado para a tomada de decisão de investimentos no mercado de ações. O presente estudo utilizou as dez ações mais importantes que faziam parte do Ibovespa no primeiro quadrimestre do ano de 2011. O estudo será dividido em três etapas. A primeira consiste em revisar a literatura específica que aborda as questões do ambiente da gestão financeira no que tange aos investimentos em bolsa de valores e seus instrumentos de avaliação. A segunda etapa consiste na aplicação do modelo nos papéis selecionados para finalmente se realizarem as análises e devidas considerações. Conclui-se que a ferramenta de redes neurais artificiais convergiu, em 50% dos papéis em termos de previsão, para a hipótese de eficiência de mercado. O papel sugerido como opção de compra, que maximiza a rentabilidade por parte do investidor pela RNA, foi igual ao papel indicado com base na hipótese de mercado eficiente. O mesmo ocorre com o papel menos rentável. Ao comparar com o que aconteceu, nota-se que a primeira decisão seria acertada e a última é pouco distorcida em relação ao que ocorreu. A pesquisa é predominantemente quantitativa. O estudo se faz importante uma vez que atualmente existem poucos estudos que comprovam o funcionamento das RNAs para previsão de série temporal no mercado acionário.
Citação ABNT:
HERLING, L. H. D.; LIMA, M. V. A.; MORITZ, G. O.; MARANGONI, P. H. Testando a hipótese de eficiência de mercado por meio de redes neurais artificiais: Um estudo de caso com as dez principais ações do IBOVESPA do primeiro quadrimestre de 2011. Future Studies Research Journal: Trends and Strategies, v. 4, n. 2, p. 164-186, 2012.
Citação APA:
Herling, L. H. D., Lima, M. V. A., Moritz, G. O., & Marangoni, P. H. (2012). Testando a hipótese de eficiência de mercado por meio de redes neurais artificiais: Um estudo de caso com as dez principais ações do IBOVESPA do primeiro quadrimestre de 2011. Future Studies Research Journal: Trends and Strategies, 4(2), 164-186.
Link Permanente:
http://www.spell.org.br/documentos/ver/9224/testando-a-hipotese-de-eficiencia-de-mercado-por-meio-de-redes-neurais-artificiais--um-estudo-de-caso-com-as-dez-principais-acoes-do-ibovespa-do-primeiro-quadrimestre-de-2011/i/pt-br
Tipo de documento:
Artigo
Idioma:
Português
Referências:
Assaf Neto, A. (1999). Mercado financeiro. 2a ed. São Paulo: Atlas.

Beuren, Ilse Maria. Colauto, Romualdo Douglas; Coleta, análise e interpretação dos dados. In. Beuren, Ilse Maria. (Org). Como elaborar trabalhos monográficos em contabilidade. 3a ed. São Paulo: Atlas, 2006.

Brealey, R. A., Myers, S. C. & Allen, F. (2008). Principles of corporate finance. 8th ed., 304. New York: McGraw-Hill.

Cartacho, M. S. (2001). A utilização de um modelo híbrido algoritmo genético/redes neurais no processo de seleção de carteiras. Dissertação de Mestrado, Faculdade de Ciências Econômicas da Universidade Federal de Minas Gerais, Belo Horizonte: MG.

Chizzotti, Antônio. (2000). Pesquisa em ciências humanas e sociais. São Paulo: Cortez.

Fama, E. F. (1970). Effcient capital markets: a review of theory and empirical work. Journal of Finance, 25(2), 383-417.

Freitas, S. O. (2001). Utilização de um modelo baseado em redes neurais para a precificação de opções. Dissertação de Mestrado, Faculdade de Ciências Econômicas da Universidade Federal de Minas Gerais, Belo Horizonte: MG.

Gil, A.C. (1999). Métodos e técnicas de pesquisa social. 5. ed. São Paulo: Atlas.

Gitman, L. J. (2010). Princípios de administração financeira. 12a ed. São Paulo: Pearson.

HAYKIN, Simon. (1999). Redes Neurais – Princípios e Práticas. 2a ed. 59. São Paulo: Pearson.

Kendall, M. G. Hill, A. B. (1953). The Analysis of Economic Time-Series-Part I. Prices. Journal of the Royal Statistical Society. Series A (General), v. 116, n. 1, p. 11-34.

Keynes, J. M. (1983). A teoria geral do emprego do juro e da moeda. São Paulo: Abril Cultural.

Leal, R. P. C., Oliveira, J. & Soluri, A. F. (2003). Perfil da pesquisa em finanças no Brasil. Revista de Administração de Empresas, 43(1), 91-104.

Marangoni, P. H. (2010). Redes neurais artificiais para previsão de séries temporais no Mercado acionário. Monografia de conclusão de curso, Universidade Federal de Santa Catarina, Florianópolis: SC.

Markowitz, H. (1952). Portfolio Selection.. The Journal of Finance, v. 7, n. 1, pp. 77-91.

Murphy, J. J. (1999). Technical analysis of the financial market. New York: New York Institute of Finance.

Pinheiro, J. L. (2009). Mercado de capitais: fundamentos e técnicas. 5a ed. 456. São Paulo: Atlas.

Ross, S. A.; Westerfield, R. W. & Jaffe, J. F. (2007). Administração financeira. São Paulo: Atlas.

Sharpe, William F. (1964). Capital Asset Prices: A Theory of Market Equilibrium under Conditions of Risk. Journal of Finance. v. 19, n. 3, pp. 425-442;