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Previous issue date: 2011-05-30 / A model was developed with the purpose to estimate a potential anticipation of the reversal of the short-term trend for Ibovespa, reducing the investor s risk exposure and seeking to increase its return through statistical techniques, like the Multiple Regression Analysis. Besides, the Artificial Neural Networks have been used to build an algorithm able to anticipate trends and forecast its reversal. The study was limited to the São Paulo Stock Exchange in its main index (Ibovespa), within the period between July 1994 and December 2009, taking into consideration only its value in points. In order to build the artificial model, historical information have been collected from the Brazilian, American, European and Asian markets.
It was found that the error percentage of the model built through the Neural Network was 21.76%, which allows us to conclude that in 78.24% of the cases, the model proposed through the use of neural networks could accurately determine the existing relationship between the input variables. When a fictitious application was performed based on the market conditions above mentioned, a gross return of 65.37% was found for responses with unknown data, in comparison with 53.51% of Ibovespa for the same period. Therefore, it can be concluded that the developed model presented conditions to treat the unknown data in a satisfactory manner and reach an additional gain in relation to the market in the analyzed period / Foi elaborado um modelo com a finalidade de estimar uma possível antecipação do momento de reversão da tendência de curto prazo para o Ibovespa, reduzindo a exposição ao risco pelo investidor e buscando aumentar seu retorno através de técnicas estatísticas, como a Análise de Regressão Múltipla. Além disso, utilizou-se as Redes Neurais Artificiais, para a construção de um algoritmo capaz de antecipar as tendências e prever a sua reversão. O estudo foi limitado a Bolsa de Valores de São Paulo em seu principal indicador, o Índice Bovespa no período de julho/1994 a dezembro/2009 considerando somente seu valor em pontos, tendo sido coletados dados históricos do mercado brasileiro, americano, europeu e asiático para a composição do modelo artificial.
Verificou-se que a porcentagem de erro do modelo construído através da Rede Neural foi de 21,76%, podendo-se assim dizer que em 78,24% dos casos, o modelo proposto por meio da utilização das redes neurais conseguiu determinar acertadamente a relação existente entre as variáveis de entrada. Ao se realizar uma aplicação fictícia, considerando as condições de mercado acima mencionadas foi obtido um retorno bruto de 65,37% para respostas com dados desconhecidos, ante 53,51% do Ibovespa para o mesmo período, podendo-se dizer que o modelo elaborado apresentou condições de tratar de forma satisfatória os dados desconhecidos e obter um ganho adicional em relação ao mercado no período estudado
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:leto:handle/985 |
| Date | 30 May 2011 |
| Creators | Santos, Augusto Felippe Caramico dos |
| Contributors | Famá, Rubens |
| Publisher | Pontifícia Universidade Católica de São Paulo, Programa de Estudos Pós-Graduados em Administração, PUC-SP, BR, Administração |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da PUC_SP, instname:Pontifícia Universidade Católica de São Paulo, instacron:PUC_SP |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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