APLICAÇÃO DE REDES NEURAIS POLINOMIAIS NA PREVISÃO DO IBOVESPA E MERVAL

Authors

  • Everton Anger Cavalheiro University of Cruz Alta image/svg+xml
  • Kelmara Mendes Vieira Federal University of Santa Maria image/svg+xml
  • Paulo Sérgio Ceretta Federal University of Santa Maria image/svg+xml
  • José Carlos Severo Correa possui graduação em Ciências Economicas pela Universidade Federal de Santa Maria (1994) e mestrado em Engenharia de Produção pela Universidade Federal de Santa Maria (2000) . Atualmente é Professor tempo integral da Universidade de Cruz Alta, Membro de corpo editorial da Cadernos de Economia (Chapecó) e Membro de corpo editorial da Revista Gestão e Desenvolvimento em Contexto - Gedecon. Tem experiência na área de Economia. Atuando principalmente nos seguintes temas: Cadeia agroalimentar, leite, agroindustria, reestruturação econômica, produção.
  • Carlos Frederico de Oliveira Cunha University of Cruz Alta image/svg+xml

DOI:

https://doi.org/10.21527/2237-6453.2011.18.196-224

Abstract

Este artigo analisa a eficiência das redes neurais polinomiais Group Method of Data Handling (GMDH) na previsão dos retornos, em bases mensais, nos retornos dos principais indicadores do mercado de capitais do brasileiro (Ibovespa) e argentino (Merval). Inicialmente, para a determinação da variável exógena, calculou-se o retorno logaritmo de cada um dos índices. Em seguida, para a determinação das variáveis endógenas realizaram-se defasagens em t-1, t-2 e t-3 da variável exógena. Calcularam-se até nove camadas alimentadas para frente. Os resultados sugerem relativa previsibilidade de ambos os mercados, denotando certa ineficiência. A ineficiência, especialmente do mercado argentino, é corroborada por testes de causalidade de Granger adicionais, que demonstram a influência da Bolsa de Valores de São Paulo em cima da Bolsa de Valores de Buenos Aires e não havendo esta influência no sentido inverso.

Author Biographies

  • Everton Anger Cavalheiro, University of Cruz Alta
    é professor auxiliar da Universidade de Cruz Alta (UNICRUZ). Possui graduação em Administração pela Universidade Federal de Santa Maria (2006), especialização (MBA) pela Fundação Getúlio Vargas (FGV) em 2007 e mestrado em Administração pela Universidade Federal de Santa Maria (UFSM) em 2010. Atualmente é Coordenador do MBA em Gestão Estratégica em Finanças e membro do CONSUN (Conselho Universitário) da Universidade de Cruz Alta. Seus interesses em pesquisa são: Finanças Comportamentais, previsibilidade de mercados, equações estruturais e Inteligência Artificial através de Reds Neurais Artificiais (RNA).
  • Kelmara Mendes Vieira, Federal University of Santa Maria

    possui graduação em Administração pela Universidade Federal de Viçosa (1995), mestrado em Administração pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (1998) e doutorado em Administração pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (2006). Atualmente é professora adjunta da Universidade Federal de Santa Maria. Tem experiência na área de Administração, com ênfase em Finanças, atuando principalmente nos seguintes temas: mercado de capitais, administração financeira, finanças comportamentais.

  • Paulo Sérgio Ceretta, Federal University of Santa Maria
    possui graduação em Administração pela Universidade Federal de Santa Maria (1992) , especialização em Estatistica e Modelagem Quantitativa pela Universidade Federal de Santa Maria (2008) , mestrado em Engenharia de Produção pela Universidade Federal de Santa Maria (1995) e doutorado em Engenharia de Produção pela Universidade Federal de Santa Catarina (2001) . Atualmente é PROFESSOR ADJUNTO da Universidade Federal de Santa Maria, Bolsista do Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico, Revisor de periódico da REAd. Revista Eletrônica de Administração, Revisor de periódico da Revista Brasileira de Finanças, Revisor de periódico da Revista de Ciências da Administração (CAD/UFSC), Revisor de periódico da Latin American Business Review (Binghamton), Revisor de periódico da Redes (Santa Cruz do Sul) e Revisor de periódico da Custos e @gronegócio Online. Tem experiência na área de Administração , com ênfase em Administração de Empresas. Atuando principalmente nos seguintes temas: FINANÇAS, MERCADO DE AÇÕES, previsibilidade, Quociente de variância, Caminho aleatório
  • José Carlos Severo Correa, possui graduação em Ciências Economicas pela Universidade Federal de Santa Maria (1994) e mestrado em Engenharia de Produção pela Universidade Federal de Santa Maria (2000) . Atualmente é Professor tempo integral da Universidade de Cruz Alta, Membro de corpo editorial da Cadernos de Economia (Chapecó) e Membro de corpo editorial da Revista Gestão e Desenvolvimento em Contexto - Gedecon. Tem experiência na área de Economia. Atuando principalmente nos seguintes temas: Cadeia agroalimentar, leite, agroindustria, reestruturação econômica, produção.
    possui graduação em Ciências Economicas pela Universidade Federal de Santa Maria (1994) e mestrado em Engenharia de Produção pela Universidade Federal de Santa Maria (2000) . Atualmente é Professor tempo integral da Universidade de Cruz Alta, Membro de corpo editorial da Cadernos de Economia (Chapecó) e Membro de corpo editorial da Revista Gestão e Desenvolvimento em Contexto - Gedecon. Tem experiência na área de Economia. Atuando principalmente nos seguintes temas: Cadeia agroalimentar, leite, agroindustria, reestruturação econômica, produção.
  • Carlos Frederico de Oliveira Cunha, University of Cruz Alta
    Mestrado em Ciências Sociais em Desenvolvimento, Agricultura e Sociedade pela Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro, Brasil(1998)
    Colaborador-horista da Universidade Regional do Noroeste do Estado do Rio Grande do Sul , Brasil

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Published

2011-11-11

Issue

Vol. 9 No. 18 (2011)

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Artigos

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How to Cite

APLICAÇÃO DE REDES NEURAIS POLINOMIAIS NA PREVISÃO DO IBOVESPA E MERVAL. (2011). Desenvolvimento Em Questão, 9(18), 196-224. https://doi.org/10.21527/2237-6453.2011.18.196-224