A UTILIZAÇÃO DE REDES NEURAIS ARTIFICIAIS PARA A ESTIMAÇÃO DOS PREÇOS DA PETROBRÁS PN NA BOVESPA

Ano: 2008 | Volume: 8 | Número: 14

Autores: Marco Antônio dos Santos Martins, Frederike Mette, Guilherme Ribeiro de Macedo

Palavras-chave: redes neurais artificiais, petrobrás, estimação de preços

Resumo Português:

A crescente sofisticação das operações no mercado financeiro aumentou muito a exposição do risco de algumas operações. Isso requer a utilização de tecnologias avançadas para modelar e estimar a série de preços dos ativos. Uma das abordagens que vem ganhando importância na modelagem de preços e de volatilidade é a de Redes Neurais Artificiais (RNA). O presente artigo tem por objetivo estimar, por meio de RNA, os preços para as ações da Petrobrás PN, utilizando uma série de preços diários compreendida no período de 2 de janeiro de 2001 até 9 de maio de 2008, representando 1821 observações diárias. Após a estruturação e o treinamento da RNA no software Matlab 7.6.0. R2008a, calculou-se o erro quadrado médio (RMSE) e estimaram-se as cotações da Petrobrás PN, comparando as estimações com os preços efetivamente ocorridos. Os resultados obtidos pela estimação, quando comparados com a cotação efetiva da Petrobrás para os dias seguintes, demonstraram um alto grau de aderência do modelo com RNA para períodos curtos de estimação. No entanto, esses resultados merecem outros testes com janelas de tempo diferentes, incluindo momentos de maior stress nos preços, e com outras ações menos aderentes à carteira de mercado, visando aumentar o nível confiabilidade do modelo.

Resumo Inglês:

The increasing sophistication of some operations in the finance market had increased a lot the exposure of the risk from some operations. So, it requests the use of some advanced technologies to model and to esteem series of asset prices. One of the approaches that are receiving importance in the modeling of prices and volatility is the Artificial Neural Networks. The main purpose of this article is to esteem, through ANN, the prices of Petrobrás PN using a series of daily prices between January 2, 2001 and May 9, 2008. This series represents 1821 daily observations. After the ANN was modeled in the software Matlab 7.6.0. R2008a, it was calculated the RMSE, estimated the Petrobrás PN prices and compared the estimated and real prices of the selected asset. The conclusion was that, comparing the estimated prices to the real prices of Petrobrás in the analyzed period, there is a high degree of adherence of the model to ANN in short term. However these studies could have other tests where they will consider different windows of time, including moments with huge stress in the prices and others with fewer adherences in the market, aiming to increase the reliability level of the model.