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

Resumo

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.