Modelo de média-variância de Markowitz em conjunto com modelo ARIMA e inteligência artificial para maximização de resultados financeiros em operações aplicável em engenharia
Zusammenfassung
As expectativas sobre o resultado futuro dos mercados e das empresas são grandes responsáveis pelas suas cotações. A forma de variação dos dados envolvidos pode ser considerada como complexa, uma vez que vários métodos são desenvolvidos de forma a tentar realizar previsões e, ao mesmo tempo, gerar maiores retornos em investimentos como a renda variável, assunto que nos últimos anos tem despertado o interesse de uma parcela cada vez maior da população. No mercado financeiro, a possibilidade de obtenção de taxas de retorno acima das taxas obtidas em renda fixa é um dos principais fatores que levam a migração de recursos da renda fixa para a renda variável. Esse retorno maior está atrelado a um maior risco assumido pelo investidor, e utilizar de conhecimentos matemáticos para nortear a tomada de decisão é altamente recomendado. Esse trabalho visou o estudo e aplicação das Redes Neurais Artificiais (RNA) e do modelo autorregressivo integrado de médias móveis (ARIMA), assim como o modelo de Média-Variância de Markowitz no mercado de capitais brasileiro, com o objetivo de maximizar a criação de valor ao investidor por meio do controle de risco da carteira e da predição da cotação dos seus ativos. Para isso, utilizou-se critérios de seleção de ativos, para em seguida, prever a cotação das empresas listadas e posteriormente aplicar o modelo de Média-Variância para o cálculo dos percentuais de participação de cada ativo, montando assim a Carteira Otimizada. Para essa prognose, foi realizada uma comparação dos modelos de previsão de séries temporais em 243 dias de negociações da bolsa de valores brasileira (B3) no ano de 2021, com o uso de RNA e ARIMA. Resultados prévios mostram que a metodologia é capaz de gerar retornos financeiros, podendo ser aplicada a casos similares. [resumo fornecido pelo autor]