Análise de previsão de preços de ações de uma carteira otimizada, utilizando análise envoltória de dados, redes neurais artificiais e modelo de box-jenkins - Cechin, Rafaela Boeira (My University, 2018)
The stock market attracts more and more investors because of its high profitability, when compared to other investment options. However, this commercialization of assets has a high risk, and it is advisable to use mathematical concepts to assist in decision making. This paper aims to study some of these concepts applied in the stock exchange, to maximize the return and to control the risks. Firstly, for asset portfolio selection was used Data Envelopment Analysis (DEA), to then predict the stock price of the selected companies. For this prognosis, a comparison was made of time series forecast models, using the Artificial Neural Networks and Box-Jenkins method. For the DEA , it was used indicators such as price/profit, return, among others, as input and output variables. For the forecast, the daily commercial day price was used for each of the companies previously selected for the optimized portfolio. For the study with DEA, an optimized portfolio was obtained with a 15 times higher return than the Ibovespa index; and for the comparison of the forecasting methods, it was concluded that the Box-Jenkins methodology was the most adequate to predict share prices, due to lower error rates.
O mercado de ações atrai cada vez mais investidores, por sua alta rentabilidade, quando comparado com outras opções de investimentos. Porém, esta comercialização de ativos possui um alto risco, sendo aconselhável utilizar conceitos matemáticos para auxiliar na tomada de decisões. Este trabalho visou estudar alguns desses conceitos aplicados na bolsa de valores, para maximizar o retorno e controlar os riscos. Primeiramente, para a seleção de carteira de ativo foi utilizada a Análise Envoltória de Dados (DEA), para em seguida, prever o preço das ações das empresas selecionadas. Para esta prognose, foi realizada uma comparação de modelos de previsão de séries temporais, com o uso das Redes Neurais Artificiais e da metodologia Box-Jenkins. Para o cálculo da DEA, foram utilizados indicadores como preço/lucro, retorno, entre outros, como variáveis de entrada e saída. Já para a previsão, foi empregado o preço diário de dia comercial para cada uma das empresas previamente selecionadas para a carteira otimizada. Para o estudo com DEA, obtevese um portfólio otimizado com retorno 15 vezes maior do que o índice Ibovespa; e para o comparativo dos métodos de previsão, concluiu-se que a metodologia BoxJenkins foi a mais indicada para prever preço de ações, por ter menores médias de erros.
Keywords: Pesquisa operacional; Análise de envoltória de dados; Redes neurais (Computação); Previsão econômica; Bolsa de valores; Operations research; Data envelopment analysis; Neural networks (Computer science); Economic forecasting; Stock exchanges