Ao longo dos anos, desde a concepção do CAPM, o modelo vem passando por um rigoroso escrutínio por parte da comunidade científica e dos agentes de mercado interessados na sua utilização prática. Evidências tanto a favor quanto contra a sua adequação foram surgindo. Várias foram as causas levantadas para o fraco desempenho do CAPM: omissão de variáveis no modelo, variação no tempo da medida de risco (β) ou, ainda, a ausência de outros momentos tais como assimetria e curtose. Esta pesquisa teve como objetivo a investigação empírica da relação entre momentos sistêmicos (covariância, coassimetria e cocurtose) e a taxa de retorno de ativos financeiros negociados no mercado brasileiro. Foi utilizada uma amostra de 179 empresas brasileiras regularmente negociadas na Bovespa entre os anos de 2003 e 2007. Para o teste do modelo de apreçamento, foi utilizado um procedimento em duas etapas. Na primeira, os comomentos de cada ativo foram estimados usando-se dados longitudinais de taxas de retorno. Os coeficientes estimados foram, então, utilizados em uma segunda etapa, na qual uma regressão com dados em painel buscou determinar a relação entre o prêmio pelo risco dos ativos e os comomentos estimados na primeira etapa. Foram estimados modelos com dados agrupados, efeitos aleatórios e efeitos fixos. A determinação do modelo mais adequado foi feita por meio de testes de especificação. Os dados mostraram evidências de que a distribuição de probabilidade das taxas de retorno da maioria das empresas não segue uma distribuição normal, e que tanto a covariância como a cocurtose são fatores de risco relevantes em modelos de apreçamento, mesmo controlados por fatores como: tamanho, alavancagem, liquidez, relação entre preço de mercado e preço contábil e relação entre valor de mercado e valor contábil. / Since the development of the CAPM, the model has been tested with a rigorous scrutiny by academic community and market practitioners who are interested in its practical utilization. Evidence for and against the adequacy of the model has arisen. Various reasons for the failure of the CAPM were raised: omission of variables, time-varying risk factors (β), or the absence of other moments like skewness and kurtosis. This research aimed at empirical investigation of the relationship between systematic moments (covariance, coskewness and cokurtosis) and the rate of return of financial assets traded in the Brazilian market. The sample consisted of 179 stocks regularly traded at Bovespa from 2003 to 2007. The test of the pricing model was run in a two-pass procedure. In the first pass, the comoments for every stock were estimated using a longitudinal series of rates of returns. The estimated coeficients were then used in the second pass, in a panel data regression that intended to establish a relationship between the risk premium and the comoments estimated in the first pass. Panel data models with pooled data, random effects and fixed effects were estimated. The adequacy of each model was tested by specification procedures. Data showed evidence that the rates of return were not normally distributed, and that covariance and cokurtosis were significant risk factors in pricing models, even after controlling for factors like: size, leverage, liquidity, price-earning ratio and

Este estudo trata de decisões de investimento em capital produtivo no âmbito de empresas algodoeiras, empresas cujo processo produtivo é a preparação do algodão em estado bruto para a indústria têxtil, assim como a limpeza de sementes para a indústria de refinamento de óleo vegetal. Havendo passado por uma crise estrutural em seu ambiente de competição, a cotonicultura brasileira, voltou a se destacar mundialmente na primeira década dos anos 2000 com um produto de alto padrão de qualidade e marcado por elevados níveis de exportação. Entretanto, esse movimento não vem sendo homogêneo em todo o País. Tendo em vista esse fenômeno, este trabalho teve como objetivo identificar e discutir características referentes às decisões de investimento de capital por parte de um grupo não aleatório de gestores de empresas algodoeiras. Partindo-se de uma abordagem qualitativa e exploratória sobre os dados levantados, aplicou-se a análise de conversação, uma forma de análise de conteúdo. Esse método permitiu identificar particularidades de cada unidade investigada, possibilitando a realização de inferências quanto a razões, causas ou comportamentos com base em respostas extraídas de questionários abertos. Os resultados dessa pesquisa apontam para um enfoque gerencial menos voltado à tentativa de assegurar posições futuras para a empresa, e sim para a tentativa de se garantir resultados operacionais satisfatórios no curto prazo. Assim, a gestão das empresas pesquisadas parece estar mais suscetível às incertezas do ambiente em que atuam, já que não há uma visualização mais ampla acerca das possibilidades que investimentos possam trazer à empresa. A ênfase gerencial em dados que tratam do ônus financeiro na decisão de investimento pode explicar em parte o perfil mais adaptativo do planejamento evidenciado na maior parte dessas empresas, isto é, os gastos relativos às operações podem estar regendo o comportamento quanto ao gerenciamento de ativos, estando mais presentes na mente dos gestores do que as possibilidades de ganhos a partir de novos investimentos. Há a presença latente de aspectos comportamentais nas decisões de investimento por parte dos gestores entrevistados. A principal limitação dessa pesquisa é representada pela conveniência na seleção das empresas pesquisadas assim como seu reduzido número, de modo que não se torna possível a generalização dos resultados ao universo investigado. Em futuros trabalhos, recomenda-se abordar variáveis que representam riscos ou incertezas para o empresário ou gestor no setor. Especula-se que, os métodos reconhecidos no âmbito da gestão de riscos podem contribuir positivamente para uma melhor tomada de decisão, abrindo caminho para maior utilização de técnicas mais sofisticadas de orçamento de capital por parte dos gestores. / This thesis investigates capital equipment analysis and investment projects in cotton gins, raw cotton and oil seed processing units. The Brazilian cotton industry passed through a crisis in competitiveness during the 1980s and 1990s, however, more recently, it has regained international reputation with a high quality product reaching high export levels as well. Considering that this movement has been witnessed only in specific regions or states, other than traditional growing areas, this study seeks to identify and discuss capital investment decision characteristics of a chosen group of managers of cotton gins. A qualitative and exploratory approach toward the data was applied with the use of the conversation analysis method, a type of content analysis. This method permitted not only the identification of particularities of each business unit under investigation but also inferences concerning reasons, causes and behaviors based on answers extracted from open questionnaires. The results of this research reveal a managerial focus toward an attempt of guaranteeing satisfactory operational results on the short run instead of purposeful actions aligned with desirable future positions for the businesses. In this way the businesses investigated seem to be more susceptible to environmental uncertainties in which they operate, once there isnt a broader visualization of the possibilities that investments may bring to them. The emphatic managerial consideration of financial burden in the investment decision might explain in part the more adaptive characteristic of the planning task shown in most of the businesses under research. Thus, operational costs may be influencing managerial behavior in capital equipment assessment, being more present in the mind of managers than the possibilities of gain from new investments. There is a strong presence of behavioral aspects in investment decision-making by the managers interviewed. A main limitation of this research has to do with the convenience in the selection of the businesses investigated, as well as the non representative sample of a major universe of cotton gin units. In later works, it may be considered an investigation of the risk and uncertainty variables from managers or entrepreneurs perspective. It is hypothesized that some of the well known methods of risk management might positively contribute to the capital equipment assessment, allowing a more intense use of capital budgeting techniques by managers and entrepreneurs.

Made available in DSpace on 2014-06-12T15:06:56Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo1314_1.pdf: 1076602 bytes, checksum: a18fd6306ecc6eaabe27970d785f3373 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2006 / A hipótese de eficiência de mercado (HEM) e as finanças comportamentais são alguns dos mais polêmicos temas no contexto da pesquisa em finanças. Investigações sobre a existência de possíveis vieses comportamentais e se os preços dos ativos efetivamente refletem as informações do momento estão fortemente presentes na atual agenda de pesquisa financeira. Foi objetivo deste trabalho testar a hipótese de que o mercado acionário brasileiro, de 1994 a 2005, mostrou-se eficiente nas formas fraca e semiforte, testando-se também a existência de possíveis movimentos comportamentais - sobre-reações (overreaction) ou reações atrasadas (underreaction). Para tanto, foram utilizadas duas principais linhas metodológicas: (1) comparação entre carteiras que, no passado, foram consideradas perdedoras contra as, neste mesmo período, tidas como vencedoras , baseando-se em testes paramétricos utilizados por De Bondt e Thaler (1985, 1987), Chopra, Lakonishok e Ritter (1992) e Jegadeesh e Titman (1993, 2001), além de outros não-paramétricos; e (2) estudos de eventos, para a observação do comportamento do mercado (índice Ibovespa) nos dias imediatamente anteriores e seguintes a divulgações de notícias macroeconômicas de relevância (PIB, IPCA e taxa Selic), por meio de regressões EGARCH. Entre os resultados empíricos, não foram observadas evidências significantes de overreaction ou underreaction, não tendo a HEM sido rejeitada. Entretanto, na revisão da literatura realizada, foi percebido que o tema ainda carece de maior sistematização e aprofundamento em relação aos seus pressupostos, o que dificulta e traz confusão aos resultados empíricos de diversas pesquisas. Assim, a presente dissertação propôs uma perspectiva alternativa de análise Eficiência Comportamental de Mercado -, sendo um esforço para melhor categorizar as hipóteses de investigação

Este estudo trata de decisões de investimento em capital produtivo no âmbito de empresas algodoeiras, empresas cujo processo produtivo é a preparação do algodão em estado bruto para a indústria têxtil, assim como a limpeza de sementes para a indústria de refinamento de óleo vegetal. Havendo passado por uma crise estrutural em seu ambiente de competição, a cotonicultura brasileira, voltou a se destacar mundialmente na primeira década dos anos 2000 com um produto de alto padrão de qualidade e marcado por elevados níveis de exportação. Entretanto, esse movimento não vem sendo homogêneo em todo o País. Tendo em vista esse fenômeno, este trabalho teve como objetivo identificar e discutir características referentes às decisões de investimento de capital por parte de um grupo não aleatório de gestores de empresas algodoeiras. Partindo-se de uma abordagem qualitativa e exploratória sobre os dados levantados, aplicou-se a análise de conversação, uma forma de análise de conteúdo. Esse método permitiu identificar particularidades de cada unidade investigada, possibilitando a realização de inferências quanto a razões, causas ou comportamentos com base em respostas extraídas de questionários abertos. Os resultados dessa pesquisa apontam para um enfoque gerencial menos voltado à tentativa de assegurar posições futuras para a empresa, e sim para a tentativa de se garantir resultados operacionais satisfatórios no curto prazo. Assim, a gestão das empresas pesquisadas parece estar mais suscetível às incertezas do ambiente em que atuam, já que não há uma visualização mais ampla acerca das possibilidades que investimentos possam trazer à empresa. A ênfase gerencial em dados que tratam do ônus financeiro na decisão de investimento pode explicar em parte o perfil mais adaptativo do planejamento evidenciado na maior parte dessas empresas, isto é, os gastos relativos às operações podem estar regendo o comportamento quanto ao gerenciamento de ativos, estando mais presentes na mente dos gestores do que as possibilidades de ganhos a partir de novos investimentos. Há a presença latente de aspectos comportamentais nas decisões de investimento por parte dos gestores entrevistados. A principal limitação dessa pesquisa é representada pela conveniência na seleção das empresas pesquisadas assim como seu reduzido número, de modo que não se torna possível a generalização dos resultados ao universo investigado. Em futuros trabalhos, recomenda-se abordar variáveis que representam riscos ou incertezas para o empresário ou gestor no setor. Especula-se que, os métodos reconhecidos no âmbito da gestão de riscos podem contribuir positivamente para uma melhor tomada de decisão, abrindo caminho para maior utilização de técnicas mais sofisticadas de orçamento de capital por parte dos gestores. / This thesis investigates capital equipment analysis and investment projects in cotton gins, raw cotton and oil seed processing units. The Brazilian cotton industry passed through a crisis in competitiveness during the 1980s and 1990s, however, more recently, it has regained international reputation with a high quality product reaching high export levels as well. Considering that this movement has been witnessed only in specific regions or states, other than traditional growing areas, this study seeks to identify and discuss capital investment decision characteristics of a chosen group of managers of cotton gins. A qualitative and exploratory approach toward the data was applied with the use of the conversation analysis method, a type of content analysis. This method permitted not only the identification of particularities of each business unit under investigation but also inferences concerning reasons, causes and behaviors based on answers extracted from open questionnaires. The results of this research reveal a managerial focus toward an attempt of guaranteeing satisfactory operational results on the short run instead of purposeful actions aligned with desirable future positions for the businesses. In this way the businesses investigated seem to be more susceptible to environmental uncertainties in which they operate, once there isnt a broader visualization of the possibilities that investments may bring to them. The emphatic managerial consideration of financial burden in the investment decision might explain in part the more adaptive characteristic of the planning task shown in most of the businesses under research. Thus, operational costs may be influencing managerial behavior in capital equipment assessment, being more present in the mind of managers than the possibilities of gain from new investments. There is a strong presence of behavioral aspects in investment decision-making by the managers interviewed. A main limitation of this research has to do with the convenience in the selection of the businesses investigated, as well as the non representative sample of a major universe of cotton gin units. In later works, it may be considered an investigation of the risk and uncertainty variables from managers or entrepreneurs perspective. It is hypothesized that some of the well known methods of risk management might positively contribute to the capital equipment assessment, allowing a more intense use of capital budgeting techniques by managers and entrepreneurs.

Ao longo dos anos, desde a concepção do CAPM, o modelo vem passando por um rigoroso escrutínio por parte da comunidade científica e dos agentes de mercado interessados na sua utilização prática. Evidências tanto a favor quanto contra a sua adequação foram surgindo. Várias foram as causas levantadas para o fraco desempenho do CAPM: omissão de variáveis no modelo, variação no tempo da medida de risco (β) ou, ainda, a ausência de outros momentos tais como assimetria e curtose. Esta pesquisa teve como objetivo a investigação empírica da relação entre momentos sistêmicos (covariância, coassimetria e cocurtose) e a taxa de retorno de ativos financeiros negociados no mercado brasileiro. Foi utilizada uma amostra de 179 empresas brasileiras regularmente negociadas na Bovespa entre os anos de 2003 e 2007. Para o teste do modelo de apreçamento, foi utilizado um procedimento em duas etapas. Na primeira, os comomentos de cada ativo foram estimados usando-se dados longitudinais de taxas de retorno. Os coeficientes estimados foram, então, utilizados em uma segunda etapa, na qual uma regressão com dados em painel buscou determinar a relação entre o prêmio pelo risco dos ativos e os comomentos estimados na primeira etapa. Foram estimados modelos com dados agrupados, efeitos aleatórios e efeitos fixos. A determinação do modelo mais adequado foi feita por meio de testes de especificação. Os dados mostraram evidências de que a distribuição de probabilidade das taxas de retorno da maioria das empresas não segue uma distribuição normal, e que tanto a covariância como a cocurtose são fatores de risco relevantes em modelos de apreçamento, mesmo controlados por fatores como: tamanho, alavancagem, liquidez, relação entre preço de mercado e preço contábil e relação entre valor de mercado e valor contábil. / Since the development of the CAPM, the model has been tested with a rigorous scrutiny by academic community and market practitioners who are interested in its practical utilization. Evidence for and against the adequacy of the model has arisen. Various reasons for the failure of the CAPM were raised: omission of variables, time-varying risk factors (β), or the absence of other moments like skewness and kurtosis. This research aimed at empirical investigation of the relationship between systematic moments (covariance, coskewness and cokurtosis) and the rate of return of financial assets traded in the Brazilian market. The sample consisted of 179 stocks regularly traded at Bovespa from 2003 to 2007. The test of the pricing model was run in a two-pass procedure. In the first pass, the comoments for every stock were estimated using a longitudinal series of rates of returns. The estimated coeficients were then used in the second pass, in a panel data regression that intended to establish a relationship between the risk premium and the comoments estimated in the first pass. Panel data models with pooled data, random effects and fixed effects were estimated. The adequacy of each model was tested by specification procedures. Data showed evidence that the rates of return were not normally distributed, and that covariance and cokurtosis were significant risk factors in pricing models, even after controlling for factors like: size, leverage, liquidity, price-earning ratio and

Este estudo tem como problema de pesquisa a previsão de retorno de ativos financeiros. Buscou verificar a existência de relação entre memória ou dependência de longo prazo em séries temporais fractais e erro de previsão de retornos de ativos financeiros obtida por meio de Redes Neurais Artificiais (RNA). Espera-se que séries temporais fractais com maior memória de longo prazo permitam obter previsões com menor nível de erro, na medida em que a correlação entre os elementos da série favoreça a qualidade de previsão de RNA. Como medida de memória de longo prazo, foi calculado o expoente de Hurst de cada série temporal, o qual sofreu uma transformação para atuar como um índice de previsibilidade. Para medir o erro de previsão, foi utilizada a Raiz do Erro Quadrado Médio (REQM) produzida pela RNA em cada série temporal. O cálculo do expoente de Hurst foi realizado por meio do algoritmo da análise Rescaled Range (R/S). A arquitetura de RNA utilizada foi a de Rede Neural com Atraso Alimentada Adiante (TLFN), tendo como processo de aprendizagem supervisionada o modelo de retropropagação com gradiente descendente para minimização do erro. A amostra foi composta por ativos financeiros brasileiros negociados na Bolsa de Valores, Mercadorias e Futuros de São Paulo (BM&FBovespa), especificamente ações de companhias abertas e fundos de investimentos imobiliários em um período de 10 anos. Os resultados mostraram que a relação entre as variáveis foi significativa para previsões de retornos médios diários de 126 e 252 dias úteis e não significativa para previsão de retorno de 1 dia útil. Quando a análise foi realizada em somente ativos financeiros com expoentes de Hurst persistentes, a relação foi significativa para previsão de 1 dia útil e ainda mais significativa para previsão de 126 e 252 dias úteis, não sendo significativa quando realizada a análise em somente os ativos financeiros antipersistentes. A amostra foi também particionada entre os ativos que participaram e os que não participaram do índice Bovespa (IBOVESPA) no terceiro quadrimestre de 2013. Quando analisados somente os ativos que participaram do IBOVESPA, não houve relação significativa entre as variáveis estudadas, havendo relação significativa somente quando analisados os ativos não participantes. A participação no IBOVESPA apresentou relação significativa com memória de longo prazo e não foi encontrada relação significativa dessa participação com o erro de previsão de RNA. Os resultados encontrados sugerem que o expoente de Hurst pode ser utilizado previamente para selecionar séries temporais de retornos de ativos financeiros que são mais viáveis de serem previstos, particularmente escolhendo aqueles ativos com retornos mais persistentes e que não participem do IBOVESPA. Um gestor que deseje imprimir uma administração mais ativa de seus investimentos poderia utilizá-lo para selecionar uma carteira de ativos com essas características e realizar previsões com qualidade superior ao utilizar RNA. Um investidor que execute uma administração passiva de investimentos deveria compô-la com ativos com expoentes de Hurst característicos de processos em passeio aleatório, a fim de que não seja prejudicado por movimentos não aleatórios do mercado contra os quais não esteja se protegendo. / This study has the research problem of forecasting financial assets return. It aimed to verify the existence of relationship between long-term memory or dependence in fractal time series and prediction error of financial assets returns obtained by Artificial Neural Networks (ANN). It is expected that fractal time series with larger memory could achieve predictions with lower error, since the correlation between the elements of the series favors the quality of ANN prediction. As a long-term memory measure, the Hurst exponent of each time series was calculated, which has undergone a transformation to act as an index of predictability. To measure the prediction error, the Root Mean Square Error (RMSE) produced by ANN in each time series was used. The Hurst exponent computation was conducted through the rescaled range analysis (R/S) algorithm. The ANN architecture was Time Lagged Feedforward Neural Network (TLFN), with backpropagation supervised learning process and gradient descent for error minimization. The sample was composed of Brazilian financial assets traded in the Securities, Commodities & Futures Exchange of Sao Paulo (BM&FBovespa), more specifically public companies shares and real estate investment funds. The results showed that the relationship between the variables was significant for forecasting daily average returns of 126 and 252 business days, and not significant for predicting returns of 1 business day. When the analysis was performed only in financial assets with persistent Hurst exponents, the relationship was significant for predicting returns of 1 business day and even more significant for prediction returns of 126 and 252 business days. The relationship was not significant when the analysis was performed in only antipersistent financial assets. The sample was also partitioned among the assets participating and not participating in the Bovespa Index (IBOVESPA) of the third quarter of 2013. When only assets that participated in the IBOVESPA are considered, there was no significant relationship between the variables studied, existing significant correlation only when no participants are considered. Participation in IBOVESPA showed a significant relationship with long-term memory and no significant relationship of such participation with ANN prediction error was found. The results suggest that the Hurst exponent can be used to previously select time series of financial assets returns that are most feasible to predict, particularly choosing those assets with more persistent returns and not participating in the IBOVESPA. A manager who wishes to make a more active investment management could use it to select a portfolio with these characteristics and make predictions with superior quality when using artificial neural networks. An investor who accomplishes a passive investment management should compound his portfolio with assets that follows Hurst exponents characteristic of random walk processes, so that his is not impaired by no random market movement that he is not protected.

Este estudo tem como problema de pesquisa a previsão de retorno de ativos financeiros. Buscou verificar a existência de relação entre memória ou dependência de longo prazo em séries temporais fractais e erro de previsão de retornos de ativos financeiros obtida por meio de Redes Neurais Artificiais (RNA). Espera-se que séries temporais fractais com maior memória de longo prazo permitam obter previsões com menor nível de erro, na medida em que a correlação entre os elementos da série favoreça a qualidade de previsão de RNA. Como medida de memória de longo prazo, foi calculado o expoente de Hurst de cada série temporal, o qual sofreu uma transformação para atuar como um índice de previsibilidade. Para medir o erro de previsão, foi utilizada a Raiz do Erro Quadrado Médio (REQM) produzida pela RNA em cada série temporal. O cálculo do expoente de Hurst foi realizado por meio do algoritmo da análise Rescaled Range (R/S). A arquitetura de RNA utilizada foi a de Rede Neural com Atraso Alimentada Adiante (TLFN), tendo como processo de aprendizagem supervisionada o modelo de retropropagação com gradiente descendente para minimização do erro. A amostra foi composta por ativos financeiros brasileiros negociados na Bolsa de Valores, Mercadorias e Futuros de São Paulo (BM&FBovespa), especificamente ações de companhias abertas e fundos de investimentos imobiliários em um período de 10 anos. Os resultados mostraram que a relação entre as variáveis foi significativa para previsões de retornos médios diários de 126 e 252 dias úteis e não significativa para previsão de retorno de 1 dia útil. Quando a análise foi realizada em somente ativos financeiros com expoentes de Hurst persistentes, a relação foi significativa para previsão de 1 dia útil e ainda mais significativa para previsão de 126 e 252 dias úteis, não sendo significativa quando realizada a análise em somente os ativos financeiros antipersistentes. A amostra foi também particionada entre os ativos que participaram e os que não participaram do índice Bovespa (IBOVESPA) no terceiro quadrimestre de 2013. Quando analisados somente os ativos que participaram do IBOVESPA, não houve relação significativa entre as variáveis estudadas, havendo relação significativa somente quando analisados os ativos não participantes. A participação no IBOVESPA apresentou relação significativa com memória de longo prazo e não foi encontrada relação significativa dessa participação com o erro de previsão de RNA. Os resultados encontrados sugerem que o expoente de Hurst pode ser utilizado previamente para selecionar séries temporais de retornos de ativos financeiros que são mais viáveis de serem previstos, particularmente escolhendo aqueles ativos com retornos mais persistentes e que não participem do IBOVESPA. Um gestor que deseje imprimir uma administração mais ativa de seus investimentos poderia utilizá-lo para selecionar uma carteira de ativos com essas características e realizar previsões com qualidade superior ao utilizar RNA. Um investidor que execute uma administração passiva de investimentos deveria compô-la com ativos com expoentes de Hurst característicos de processos em passeio aleatório, a fim de que não seja prejudicado por movimentos não aleatórios do mercado contra os quais não esteja se protegendo. / This study has the research problem of forecasting financial assets return. It aimed to verify the existence of relationship between long-term memory or dependence in fractal time series and prediction error of financial assets returns obtained by Artificial Neural Networks (ANN). It is expected that fractal time series with larger memory could achieve predictions with lower error, since the correlation between the elements of the series favors the quality of ANN prediction. As a long-term memory measure, the Hurst exponent of each time series was calculated, which has undergone a transformation to act as an index of predictability. To measure the prediction error, the Root Mean Square Error (RMSE) produced by ANN in each time series was used. The Hurst exponent computation was conducted through the rescaled range analysis (R/S) algorithm. The ANN architecture was Time Lagged Feedforward Neural Network (TLFN), with backpropagation supervised learning process and gradient descent for error minimization. The sample was composed of Brazilian financial assets traded in the Securities, Commodities & Futures Exchange of Sao Paulo (BM&FBovespa), more specifically public companies shares and real estate investment funds. The results showed that the relationship between the variables was significant for forecasting daily average returns of 126 and 252 business days, and not significant for predicting returns of 1 business day. When the analysis was performed only in financial assets with persistent Hurst exponents, the relationship was significant for predicting returns of 1 business day and even more significant for prediction returns of 126 and 252 business days. The relationship was not significant when the analysis was performed in only antipersistent financial assets. The sample was also partitioned among the assets participating and not participating in the Bovespa Index (IBOVESPA) of the third quarter of 2013. When only assets that participated in the IBOVESPA are considered, there was no significant relationship between the variables studied, existing significant correlation only when no participants are considered. Participation in IBOVESPA showed a significant relationship with long-term memory and no significant relationship of such participation with ANN prediction error was found. The results suggest that the Hurst exponent can be used to previously select time series of financial assets returns that are most feasible to predict, particularly choosing those assets with more persistent returns and not participating in the IBOVESPA. A manager who wishes to make a more active investment management could use it to select a portfolio with these characteristics and make predictions with superior quality when using artificial neural networks. An investor who accomplishes a passive investment management should compound his portfolio with assets that follows Hurst exponents characteristic of random walk processes, so that his is not impaired by no random market movement that he is not protected.