Grau de internacionalização influencia a previsão da rentabilidade de ações? Evidências do mercado de ações brasileiro, por meio de redes neurais artificiais

Vitor Borges Tavares, Claudia Olímpia Neves Mamede Maestri, Antonio Sergio Torres Penedo, Vinícius Silva Pereira

Resumo


Prever a direção da variação de preços de ações é uma contribuição importante para o desenvolvimento de estratégias eficazes em operações do mercado financeiro. Especialmente no Brasil, cuja economia vem se expandindo desde meados da década de 1990 após a estabilização macroeconômica alcançada pelo Plano Real e de políticas para melhorar a inserção do país em mercados mundiais. Assim, o presente estudo teve como objetivo desenvolver modelos de redes neurais artificiais para prever a rentabilidade das ações das empresas brasileiras com maior e menor grau de internacionalização. Os modelos desenvolvidos para prever a rentabilidade das ações das empresas mais e menos internacionalizadas da BM&FBovespa no período de 2007 a 2012 apresentaram erro médio quadrático de 0.2422 e 0.0988, respectivamente. A ocorrência do maior erro quadrático no modelo de rede neural para previsão da rentabilidade das ações das empresas com alto grau de internacionalização pode estar associada à dependência das novas redes de negócios com exposição a diferentes riscos e também às diferenças entre os países estrangeiros, o que aumenta os riscos dos negócios internacionais. E, o menor erro quadrático no modelo de rede neural para previsão da rentabilidade das ações das empresas com baixo grau de internacionalização pode estar relacionado ao comprometimento gradual dos recursos e da estrutura organizacional, o que proporcionaria uma menor exposição ao risco, rentabilidade de ação mais estável e um modelo de previsão mais eficaz.

Palavras-chave


desempenho; governança corporativa, redes neurais artificiais

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DOI: http://dx.doi.org/10.18316/desenv.v8i1.4937

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