www4.fsane*.com.br/revista
Rev. FSA, Teresin*, v. 14, n. 6, art. 3, *. 49-71, nov./dez. 2017
ISSN *m*r**so: 1806-6356 ISSN E*e*rô*ico: 2317-2983
ht*p://dx.doi.or*/10.128*9/2017.14.6.3
Aplicação de Redes Neurais na P*evisão *as Ações do Setor de Petróleo e Gá* d* Bm&FBoves*a
A*plica**on of Neural Ne**orks in Fore*asting the S*ares *f *he Oil and *as Sector of
B*&*Bove*pa
João Go*çal*es Sil*a *untase*
Mestrado em Adminis*ra*ão pela Univers***de Federa* de Uberlândia
G*aduado em *dministraç*o pela Universid*de *ederal de Uberl*ndia
joao.*sm@*otmail.c**
Valter *er*ira da Silva
*e**rado em A*ministração pel* U*iversida*e Federal de *berlândia
Gradua*o em *dministraçã* pel* Un*vers*dade Fede*al *e *berlândi*
val*er1609@gmail.c*m
Antônio Sérgio Torres Penedo
*outor em Engenh*r*a *e *ro*ução *niv**sidade Federal d* S*o Car*os
Profess*r da Univ**s*dade Federal de Uberlân*ia
drp*n*do@gmail.c**
E*der*ço: João G*nçalves Si**a Muntas*r
Unive*sidade Fe*eral *e Uberlân*ia, Facul*ade de
*ditor Cie**ífico: Ton*y Kerley de Ale*car *o*rigues
Gestão e Negó*i*s. Av. Joã* Naves d* *vila, 2*21 Santa
Mônica 38400*02 - Ube**ândia, MG - Brasil
Artigo
re*ebido em *9/08/2017. Última
versão
En*ereço: *a*ter Perei*a da Silva
*ece*i*a em *0/09/2017. Apro*ado em 21/09/2017.
Unive*sidade Fe*era* d* Uberl*ndia, Faculdade de
Ge*tão e Negóc*os. **. João Na*es de Á*ila, 21*1 *anta
*valiado pelo sist*ma T*iple Review: Des* Review a)
Mônica 3*4**90* - Uberlând*a, MG - Brasil
p*lo
E*itor-Chefe; e *) Double Bli*d Review
Endereço: Antônio Sé*gi* To*res Penedo
(avaliação cega po* dois a*ali*dores da área).
Universidad* Federal de *ber*ândia, Fac*ldade de
Gestão e Negócios. Av. J*ão Naves d* *vila, 2121 Santa
Revisão: Grama*i**l, N*rmativa * *e Fo*ma*a**o
Mônica 3*40090* - Uberlân*ia, MG - Brasil
*. G. *. Muntas*r, V. P. Silva, A. S. T. Penedo
50
RE*U*O
*evido à impo*tância do proce*s* *e *r**isão do merca*o financeiro e ao f*to *e que *edes
neu*ais artif*ciais
v*m sendo amplamente utilizadas em
detr**ento de técnica* estatísticas
tradicion*i*, este est*do tem com* o*j*tivo principal desenvolver u* modelo d* r*des neurais
artific*ais bas*a*o no proposto por Oliveir*, Nob*e e Zárate (2*13) *ara previs*o de preços
*as empr*s*s b**sil*i*a* *ue atua* no s*t** de p*tró*e* e gás *a bol*a de valore*. P**a tanto,
* prese*te trab**h* utilizou t*das as empresas
que compõ*m o setor Petróleo e Gás
da
BM&FBoves*a, expandindo a seleção do tr*balho
de Oliveira, Nobre e Zárate (2*13), que
*elecionou apenas a Pe*robrás. A a*ost*a foi c*m*osta *elos preços das ações d** seg*intes
empr*sas brasilei*as: Companhia de Gás de São Paulo (CGAS5), a **X Petróleo (OGXP3), a
*efinaria de Petróle*s Mang*inhos (RPMG3), a Petr*Rio (PRIO3) e a Queiroz Galvão
Ex*loraçã* e Pr*dução (QGEP3). Constatou-*e que o m*delo de red* neural art*fici*l
pro*osto o*teve resultados satis*atórios, com erros í*fi*os e um POCID m*ior do que 1. Com
isso, p*de-se inferi* que as redes ne*rais artifici*is são uma ferramen** eficaz na pre*isão do
compo*tamento do mercado de *ç*es bra*i*eiro para o setor em an*lise.
Pala*ras-chave: Redes Ne*rai* A**ificiais. Merca*o de Aç*es Brasil*iro. Set*r de Petróleo e
Gás, Prev*sã*.
A*STR*CT
The imp*rtance of
the fin*nc*al ma*ket predict*on *roce*s and the *ac* that artificia* *eural
ne**orks have been *i*ely used to *he d*tr**ent of tradition*l *tatistical techniques, t*is
study has *s main object*ve to dev*lop a model *f a*tif*cial n*ural network* based *n the one
proposed b* Oliv*ir*, Nob*e and Zárate (*013) to f*reca*t *rices of Bra*i*ia* c*mpan*es that
op*rate in th* oil and *as sector *f the stock exchange. Fo* this purpo*e, the pre*ent study
used all the c**panies the O*l & Gas sec*or of BM&FBovespa, expanding the sele*tion of the
*ork of **iv*ira, Nobre and Z*rate (20**), *hich s*lected o*ly Petrobrás, the s*mple *a*
compos*d *y t*e st*ck pr*c*s of the following Brazilian com*anies: Companh** de Gás de
São Paul* (CGAS5), a OGX P*tró*eo (OGX**), a *efinaria d* Petróleo* Manguinhos
(RPM*3), a *etroRio (PRIO3) e a Queiroz G*lvã* Explor*ção e Produç*o (QGEP3). It w**
found t*at the
pr*posed *rtificial neural network mode*
obtai**d satisfact*ry res*l**, *i*h
*inor *r*ors an* a POCID more *han *. Wi** this, it can *e inferred that the artificial *eu*al
*etworks are an effective too*
in predicti*g the behavior
of the s*o*k m*rke* for the sec*or
*nde* a**lysis.
Keyword*: N*ural Networks. Brazi*ian Stock Market. Oil & *as *e*tor. For*cas*.
Rev. FSA, Te**si*a, *. 14, n. 6, art. 3, p. *9-*1, nov./dez. 2017
www4.*san**.***.br/revi*ta
Aplicação de Redes N*urais na Previsão das Ações do Setor de **tróleo e Gá* *a *m & FBove*pa
51
1 IN*RO*UÇÃ*
A **pital*z*ção das **presas atr*vés da emissão de açõe* apresento* *om* u*a
in*eressante
estrat*gia, não ap*nas e* volume de ne**cios,
como ta*bém na efici*ncia
de
sua* alo*aç*e*, fa*or esse que foi f**d*mental para o d*s**volvim*nto e*onô*ico do B*asil
(**N*S; COSTA JR; M**RER, 20**).
Sobre essa questão, B*kaert e* al. (*995) afirm* que esse proces*o de desenv*lvimento
te*e *ní*io p*rtir dos *nos 1*80, período em **e * *nflaçã* e a taxa de a
cresci*ento r*al
c*meçaram um *roces*o *e e**abil*zação. O autor afirma, a*nda, *ue parte dessa
*v*luç*o
est* *elacionad* à
expa**ão do* *ercados *i*an*e*ros, que contribuíra* para melhorar
a
a**c*ção d*s r*cur*os *isponíveis *os *et*res pr*dut***s da econ*mia.
Neste c*nár*o, Ferson (2008) comenta que houve um aumento no in*eres*e pela
previsão de preços das *ções, e que esse fato é, p*ovavelmente, tão anti*o quanto *s próprios
mercad*s f**anceir*s. *odyan*kiy e Po*ov (2006), a*ir*a* q*e o pr*ncipal
o*jet*v* da
pr*visão é reduzir o *isco das decis*es to**das a* *u*is, s**undo
os *u*ores, sã*
especialmente i*po*tan*es *ara
e*pr*sas e investidores, cuja ativida*e é c**e*tada com
mercad*s *inanceir**.
Cavalheiro et al. (*010) afirmam *ue o uso de redes **urais e* mo*e*os de *revisã*
te* s* mostra*o cada vez mais pre*ente
na **teratu** e nas *odelagens *m*íricas.
A*icionalme*te, as pesq*is*s de Pendh*rkar (200*) e Pal*w*l * Kumar (20*9) apontam q*e,
des*e o final
dos anos 1990, redes ne*rais artifi*ia*s vê* sen*o utiliza*as com* alte*nativa
aos modelos estatísticos t*a*icionais.
Ten*o em vista a impor*ância ** proc*sso de previsão *o me*cado f**anceiro e o fato
de *ue r*des neu**is
artifici*is vêm send* amplamente
ut*l*zadas em det*ime*t* *e técnic*s
estatísticas tr*dicionais, *ste e*tu*o te* como
objetiv* pri**ipa* desenvolver um *odelo d*
rede* neura*s **tificiais baseado no modelo proposto por O*iveira, No*re e Zára*e (201*) para
prev*s*o de *reços das *mpresa* br*sile**as d* setor de pet*óleo * gá* *a BM&FB*v*spa no
per*od* de 2010 a 2015.
Especificamente, objetiva-se: i) c**e*ar os dado* r*fere*tes às variáveis pr*postas por
Ol*veir*, N*bre * *á*ate
(2013), que pod** im*actar no
c**p*rt*m*nto dos p*eço* n*
mer*ado
d* ações; ii) *labor*r um modelo de redes ne*rais artifici*is para p*ever
o
compor*amento
da* ações
da* empres** brasileiras qu*
atu*m no setor
d*
petróleo e gás da
*M&FBovespa; i*i) anal**ar os resultados obtidos.
Rev. FSA, Teresina PI, v. 14, n. 6, art. 3, *. *9-71, n*v./de*. 201*
www4.fsanet.com.br/revista
J. G. *. Munta*er, V. P. Silva, A. S. T. Penedo
52
Espera-se qu* as i*fo*maç*es e *iscussõ*s desse trabalho **jam ú***s para o* agentes
econ**ic*s que atuam
d*reta e indir*tamente no merc*do
de ações bras*leiro. Entr* esse*
agentes, desta*am-se empr*sas *e capital ab*rto, instit*ições financei*as espec*ali*adas em
corretagem, c*mo tamb*m p**so*s físic*s i*teressadas e* inv*stir no mercado de a**es. A
partir dos resul*ad*s dessa pesquisa, o peque*o inve*tidor po*er*, por exemplo, ut*li*ar as
informações geradas duran*e toma*a de *e*isão ** momen*o *e c*mpra, manute**ão ou a
venda de seus at*vo*.
A estrutura deste art*g* consiste nesta intro**ç*o, *eguida de **feren*ial teórico.
Po*te*iorment* foi descri*a a me*odologia utilizada no estudo, bem como os dados referen*es
*o mes*o, uma b*e*e descri*ão *e cada um deles e on*e foram **letados. Feito is*o, *oram
e*postos os res*ltados ati*gidos *, por fim, a* considerações fi*ais *c*rc* da pesquisa.
* R*FERENCI*L TEÓRICO
Nesta seção, *ividida em duas subseçõ*s, s*o ap*es*ntados uma *escrição *once*tual
de redes neurais *rti*iciais, seus princi*ai* tipos, com* ta*bém o processo de aprendiz*gem e
t*ste. Na segunda subseção, são
descri*os estudos ant*r*or*s que utilizaram *ed*s neurais *a
p*evisão do merc*do fi**n**iro.
2.1 Redes neurais
Haykin (*001) define uma R*de Neural Artificial (RNA) como s*nd* um proce*sador
maciço paralelamente dis*ribuíd*, con*tituíd* *e e
u*idades d* p*ocessa*en*o si*ples,
com
pr*pensão *a*ur*l pa*a armazenar conh*cimento experi*ental e torná-lo disponíve* p*ra
o
*so. O aut*r af*rma, a*nda, que u*a rede ne*r*l
se assemelha ao cérebro
humano *ev*d* ao
f*to de que o conhe*imento é adqu*ri*o *el* red*, a pa**ir
*e seu ambi*nte, *través de um
proces*o de aprendizagem, e que f**ças de con*xão entre neur*nio*, **nhecido* co*o pesos
sinápticos, *ão util*zados para *rma*ena* es*e conhe*imen*o adquirido.
A unid*de de processamento *e infor*ação f*ndamental para a oper*ção de uma rede
neural é o
neur*nio. A
part*r do momento
em que *stes neurôni*s es*ão o*gan*zados
em
ca**das, tem-se uma r*de em camadas. Em sua form* mais simpl**, a re*e em
cama*as
dispõe d* um* camada *e entra*as de nós (neurônios) q*e se projetam so*re uma *a**da *e
sa*da, po**m, o inverso não oc*rre (**YKIN, 2001).
Pao (2008) afirma que, além des*a formação básica, a *ede pode ter *amadas ocu*tas
Rev. FSA, Te*e*ina, v. 14, n. 6, *rt. 3, p. **-71, nov./*e*. 2017 w*w4.fsanet.com.br/revista
*p*i****o de R*des Neurais na Prev*são das *çõ*s do Setor de Petról*o e Gá* d* Bm & FBovespa
53
em sua comp*si*ão. Segun*o a**or, e*tas o
camadas têm a habil*dade *e *apturar a relação
não *inear *ntre *s variáveis *u* se **seja
*stu*ar. Nessa conjuntura, Malik e Nasereddi*
(2006) *firmam que a c*mada o*ulta está entr* * ca*ada de entrada * a camada de saíd*, e a
sua finalidade é identif*car a**ibutos especiais dos dados.
O *e*env*lvime*to
da RNA depende da espe*ificação *a sua arquitetura, q**
é
definida *elo número de neurônios que compõe as *amadas de entrada e de saíd*, bem como
o número de cama*as escondidas e a quant*dade d* neurônios qu* f*z** *art* del*s, além do
*alor
ót i m o dos
pesos de interligação que melhor d*sc*evam a relação entre en*ra*a e saída
(MALIK; NASEREDDIN, 20**).
Nesse c****x*o, Mc Ne*i* (200*) destaca que a* *edes neur*is rela*ionam u* co*junto
de variá*eis
de entrada para um ou *ais co*ju*tos de variáveis
*e saída. A *i*erenç* entre
essa meto*ologia e as demais técnicas é que a red* neur*l faz *so de u*a ou *ais camadas
*cultas, n*s q*ais as variáveis de e*trada são transformadas *, seg**do o autor, es*a ca*ada
e*co*d*d* rep*e*enta uma mane*ra muito efic**nte
pa*a mo**lar process*s
estatís*icos não
linear*s.
Dentr* os div*rsos tipos de redes neurais *r**ficiais e*isten*es, Hayki* (2001) *e*taca
três principais, quais s*ja*: ** redes alimentadas a*iante com camada úni*a, *s redes
a*imenta*as dir*t**en*e com múl*iplas c*madas e as red*s rec***entes. S*gundo o autor,
redes *limenta*as
adiante com c*mada ú*i** são a forma mais s*mples
*e *ma rede
de
camad*s, em que *e tem
uma c*mada de entrada de
*ós de fonte que se projeta so*re uma
camada de saída de neu*ônios, mas não o c*ntrári*.
O segun*o ti*o de RNA é a rede *lime*t*da diret*mente com múltiplas c*m*das. Ess*
mode*o s* distingue do ant*rior pela presença *e uma o* mais cam*da* ocultas, cujos nós
comp*taciona*s são *h*mados de *eurôn*os o*ultos. Através da adiçã* d* um*
ou mais
ca*adas *culta*, é possível extrair estat*st*cas de ordem *l*vada, *e modo q*e a *ede *dquire
um a
perspec*iva
global apesar
*e sua conectiv*dade local,
devid* ao conjunto ex*r* de
conexões sin*pticas e da d*men*ão extra de *nter**ões neurais
(CHURCHLAND;
S*JNOWSKI, 19*2). Já as **des r*correntes se d*stinguem das r*des neurais alimentadas
adiante *or ter no mínimo *m laço de realimentação. Uma rede recorrente p**e, po* *xemplo,
consistir de um* ca**da de *eurônios, com cada um deles alimentando seu sinal de saída de
volta pa*a a* e*tra*as de todos os d*m*is neurôn*os (H*YKIN, 2001).
Cavalheiro et al. (2010) af*rmam que as redes neurais apre*entam *u*s *ases disti*ta*
em sua metodologia, * aprendizag** e o teste. *e*undo os aut*res, n* *ase de aprendizagem
*ã* apresentados estímulos *a en*rada
da rede, denominados p*drõe* de trei*amento,
*u
Rev. FSA, Teresina PI, v. 14, n. 6, art. 3, p. 49-71, nov./dez. 2017
www4.fsanet.com.br/re*ista
J. G. S. Muntaser, V. *. Silva, A. *. T. P*nedo
5*
i**ut, *ue f*rão com
que o método encontre os me*mos n*s resultad*s ou *ar*e* que serão
testados na fase de *est*. N*ss* fase ** te*te, é demonstr*da a c**acidad* de gener*li*ação d*
rede, pois seus resulta*o* *everão ser signi*ica*ivos, visto *ue seus pesos foram ajust*do* na
*ase anterior.
O aprendi*ado de uma *ede neural *rtificial ocorre à medida que o* peso* sináp*ico*
são ajustado* *om base e* alg*ma regra pré-es*abelecida (FRAN*O; STEINER; 201*).
Braga, C*rvalho L**ermir (201*) afirmam que aprendi*ado é * pr*c*sso p*lo *ual
e
o
os
parâmetr*s livre* *e
uma *ede neu**l são
ajustados *or *eio *e u*a for*a co*tin*ada
e
esti*ula*a pelo ambient* ext*rno, sendo
o tip* es*ecífico de apre*dizado de*inido pela
ma*e*ra particular *omo ocorrem os ajus*es dos *arâmetros livr*s.
Diversos métodos t** sido pr*post** para o proc*sso d* tre*namen*o de redes n*ura*s.
Na *aior parte deles, o tr*i*ame*to é **assi*ic*do c*mo híbrido, *ma v*z que é **vidid* em
dois está*ios. No *rime*r* *stágio, o número d* **nçõe* e seus par**etros são d*terminados
por mét*dos nã* su*e*vision*d**; já no segu*do estági*, os pesos do* neurônios de saída são
ajust*dos. De*ido ao fat* *e que a *aí*a
dos neurônios da c*mada *nter*ediária é um v*to*
linearmente sepa*ável, os pesos
pode* *er determinados
po* modelos *inear*s (BRAGA;
CA*VALHO; LUDERMIR, *011; HAYKIN, 2001).
*.*. Redes neurais *a pre*i**o do *e*c**o fi*anc***o: uma revisão
Div*rsos são os
estudos que
u**lizam redes neu*ais artifici*is como
fe*rament* de
previsão *o mercado financeiro. Sob*e essa questã*, *uresen et al. (2011) descr*vem RNAs
como uma das melh*res **cnicas *ara modelar o mercad* de ações. Segundo os auto*es, uma
rede neur*l nã* contém
*m padrão de fórm*l* * pode ser fac*lmente adaptada
às mu*anças
que ocorrem no mercado devido, principalme*t*, à sua capacidad*
de aprendiza**m *
de
*azer **terações de acordo co* o q*e foi aprendido.
O primeiro *odel* para a previ*ão do me*c*do de ações que utilizou redes *eu*ais foi
desen*ol*i*o por Whit* (1988). O autor u**lizou **a *ede neural se* realimentação para
anal*s*r os *etorn** diários e detectar mudanças no* pre*os das *ções *a IBM, c** o *bjetivo
de testar a
teoria do mercado e*i*iente pro*osta p*r *ama (1970), *u* afirma qu* os preços
da* ações de u* ativo ref*etem as informações d*spo****is sobre *nstituição e*iss*ra, *
impossibilitando ao* inves**dores qualquer ganho anorma*. Embora os resultados enc**trados
*or W hi t *
(*9*8) *ão tenham alc*nçado
ní*eis al*o* de *r*dição, a p**quisa destacou
*
po*encial e*istente para este tipo de aná*ise.
*ev. FSA, *e*es*na, v. 14, n. 6, art. 3, p. 49-*1, *ov./dez. 2017
*ww4.fsanet.co*.*r/revis*a
Aplica*** de Redes Neur*i* *a Pr**isã* das Ações do Seto* de *etróleo e Gá* da Bm & FBovespa
*5
Um estudo posterior cond**ido por *o*ari* e R*dorfer (1994) objetivou desen*olver
um sistema de
previsão de s*r*es tempor*is, baseado *m históricos d* ações da IBM **tre
maio
de 1961 *
novembro de 1962. *s a*tore* utilizaram dois modelos para *r*visão dos
preços:
um, baseado em
uma RNA s*m real*mentação, e out*o, **ilizando a met*do*ogia d*
*r*visão ARI*A, que se b*seia em pri*cípios
**tat*s*icos
para enc*ntr*r
u*a fórmula
apropria**,
para que os erros s*jam minimizados * não apresent*m padrõ*s. O *studo
concl*iu qu* redes neurais ob*iv*ram melhor resultado na prev*são dos *reços das ações.
Nessa conjuntura, Skabar e Clo*te (*00*) desenvolveram uma metodologia, utilizand*
redes neur*is trei**das para determinar os mom*nt*s mais adequad*s *ara a *om*ra e venda
*e ativo* financeiros. *s *utores ut**izar*m quatro sé*ies financ*i*as em
q*e o p*eço foi
comparad* com os reto*nos obtidos *or m*ios de análise de dados aleatórios a part*r de *ada
uma das séries. Os resultados indicaram q*e o índice *o* Jones fo* s*gnifica*ivamente mai*
elevado
qu* * preço es*e*ado d* série
aleató*ia, apoiando a*egação
d* que
algumas séries
finance*ras não são inteir*men*e a*eatórias.
O trabalho *e Ferre*ra, *as*on*elos e Adeodato (2005) apresen*o* um *ovo méto*o
de previsão a partir d* sér*es t*m*orais, que rea*iz* um proce*so evol**ivo, com o *n*uito de
proc*rar um número mínimo n**essário de d*mensões a sere* consi*era*os no problema de
determin*r *s cara*ter*sticas espaci*is d* série histór*ca. O mé**do p*o***to co*sis*e *m um
m*delo híbrido inte*igent* composto de uma rede neural artificial. O err* médi* ob*ido com a
modelo *oi de 1,8*, o que su*ere *ue *edes neurais são cap*zes de *rever a série o mercado de
ações com prec*são significativa.
Nesse conte*to, a p**quisa de Oliveira, Nobre e Zárat* (2013) propôs o desenho de um
modelo baseado
em RNA que *ermitiu preve* o comp*rta*ento **s p*eço* *o curto p*azo
das aç*es da Petrobrás, através da combinação de análise técnica, *undamentali**a e de *éries
tempora*s. Os
autores obtiveram níveis de p*ediçã* *cima de 84% e* todo*
os mod**os
co*struídos, sendo que * melhor resul*ado na previsão de preços da PE*** foi de 93,62%.
S** a mesma ótica, o estudo de Fr*n*o e Ste*ner (2014) *ti*izou modelos de redes
ne*rais artificiais para previsão d* séries te*pora** financeiras. Fo* feito um experimento com
o intui*o de testar *s redes em várias si*uações, princip*lm**te no que diz re*peito ao número
de neu*ônios *a
cam*da ocu*ta e às variações dos pes*s *niciais. Para as simul*ções foram
escolhidas as dez a*õe* de maior pes* na comp*sição do Índice Bove*pa * *s
dados
de
*nt*ada da rede *oram a* cotações históricas das a*õ*s e*colhi*as. *s autores co*cluíram que
as red** mos*r*das estão a*tas * fazer previ*ões de razoável acuid*de, m*smo em moment*s
de vo*a*ilidade no mercado.
Re*. FSA, *eresina PI, v. 14, n. 6, art. 3, p. 49-71, no*./dez. 2*17 *ww4.fsan*t.com.br/revi*ta
J. G. S. Muntase*, V. P. *ilv*, A. S. T. Penedo
*6
O *r*balh* de Arneri, Poklepovi e Aljino*i (2*14) d*senv*l*eu um mo*elo de rede
n*ural que p*de captu*a* a relação n** linear existe*te entre histórico* de retorno* e va**ância
condicional de açõ*s obtida* * partir do *n*ic* CROBEX *a *ols* de Valores de Za*reb. Os
autores conseguiram
comprovar * sup*rioridade da estimaçã* **
var*ânci* dos retornos da*
a*õe* a partir do método de redes neurais em relação * t*cnicas tradicionais.
Sumar*i e Wahydudi (*014) e*tud*ram o processo de tomada d* decis*o na n*gociaçã*
de açõ*s e opções c*m a
u**liza*ão de re*e* ne*r*is par* uma c*rtei*a simulada. A partir de
s**s resu*t*dos, os autore* concluí*am que o méto*o apresent* uma boa capacidade em prev*r
o preç* dos *tivos, e q*e a car*ei*a simulad* obteve retorno* consideráveis. Nessa *esma
*inha, a p*squisa de Dash,
D*sh e Bisoi (2015) utilizou r*des neu**is na *rev*são
e
modelagem p**cisa de dados financeiros. O mod*lo
pro*o*to pelos autores foi com**rado
com outr*s técnicas de previsão de séries temporais * os resulta**s indicaram qu* re**s
neurais oferec*m melhorias si*n*fi*at**as *o des*mpe*ho d* previs*o de v**atilidad*.
3 *ET*DOLOGIA
Nesta *eç*o, di*idida em quat*o subseções, foram aborda*as a classif*cação *a
pesquisa, a *e*inição *a amostra e dos dad*s, *lém da descrição das *a*iáveis * do modelo *e
rede neu*al qu* *ora* ad*tad*s.
*.*. Definição da pesq*isa
O
presente est*do é classifi*ado, qua*to à forma e **ordagem do problema,
como
q*anti*ativ*, visto *ue sã* empregadas técnic*s *atemáticas c** o intuito d* at*ngir alguma
r*pre*e*tat**idade *umérica.
No que tange ao universo *a matriz teór*ca
e do* o*j*tivos, esta pesq*isa **
ca*acteriza como descritiva. Gil (20*2) afirma que as pe*quisas descrit**as
bus*am
essencia*me*te descrever a* cara*teríst*cas de determina*a
p*pulação
ou fen*meno,
**sim
*omo esta*elecer re*açõe* *ntr* variáveis. Sell*iz (1967) comple**nta, expond* que este tipo
de pesquisa tamb*m estu*a o *elac*onamento d* alg* em relação a *lguma
outra *oisa,
possibilita*do verif*car a f*eq**ncia de aconteci*en**s, e po*sibilitando c**ar mecanismo* de
previsão.
No que se r*fere à *mostra e *os dados, est* investig*ção utili*ou dados sec*ndár*os
*olet*dos no b*nco ** dad*s *co*omática e *os s*tes da Associ*ção Nacional dos Fabricantes
Rev. FSA, Ter*sina, *. 14, n. 6, art. 3, p. 49-71, nov./dez. 2017 ww*4.fs***t.com.br/revis*a
Aplicação de Redes Neurais na Previsão das Ações do Setor d* Petróleo e G*s da B* & FBov*s*a
5*
de Veículos Au*omotores (A*FAVEA), ** Banco *entra* do Br*sil (BACEN), da Bolsa
de
Valor*s, Mer*adorias * *uturos de São Paulo (BM&*Bove*pa), e da Fund*çã* Getúlio
Vargas (FGV). O c*njunto de amo*tra* foi s*lecionado com bas* n* trabalho de Oliveira,
*obre * Zárate (2013), *ue propôs o de**nho de um modelo baseado em **A qu* permitiu
p*eve* o compor*amento dos *reços das açõe* d* Petrob*ás. *egundo os auto*es, o *od*l* de
*ede neural
*riado por *le* pod* ser ad*pt*d* para
tentar prever o comportamento d* ou**as
a*õ*s, fato
esse que in*pirou o pr*sente e*tudo. Com isso, a amostra
foi
composta pelos
pr*ços das ações das de*ais empresas bras*leiras que *o*põe* o *etor de Petróle* * Gás *a
B*&FBo*espa,
o
que fez *om q*e a amos**a final ** e*volva cinco empresas, conforme
o
Quadro 1.
Quadro 1 - Emp**sas que com*õe a a*ostra d* estudo
Empres*
Código
Se*or
*egm**to
Compa*hia de Gá* *e São Paulo
CGAS5
Petróleo e G*s
Exploração, Refi*o e Distribuição
OGX *etr*l*o
OGXP3
P*tróleo e Gás
Exploração, Refin* * D*strib*ição
**finaria d* Petr*leos Manguinho*
**MG*
Petról*o e *ás
Exp*oração, Refino * Dist**buição
P*troRio
PRIO3
P*tró**o e G*s
*xpl*ração, Refino e Distribuição
Quei*oz G*lv*o E*ploraç** e **o*ução
QGEP3
Petró*eo e Gás
Exploraç*o, ***i*o * Distri*uição
F*nte: Elaborado pelo* autores.
Os da*os *istóricos consistem nas observ*ções de variáveis no *eríodo de janei*o *e 2*10 a
dezembro *e 2015. O período es*olhido se de*e ao fa*o
de que os **os de 2008 e 200*
p*deri*m oc*sionar alt* *o*atilidade n*s ativos de*ido * c*is* do mercad* *inance*ro
inter*ac*onal. A period*cidade d*s in*orm*ções é
me*sal, visto que a maioria da* variáveis
*elecionadas *iv*ram sua* séries histór*cas di*ponib*li*ad*s mens*lmente, c**forme ap*ntam
Olivei*a, Nobre e Zárate (2013).
Rev. *SA, *eresina *I, v. 14, n. *, art. 3, p. *9-71, *ov./dez. 201* www*.fsanet.com.*r/re*ista
*. G. *. Mun*a**r, V. *. Silv*, A. *. *. Pen*do
58
3.2 De**ni*ão das variáveis
As v*r*áveis qu* *ompus*ram o c**junto de dados neces*ários para *onstruir
o
*odelo de rede ne*ral **ram: o preço de abertura, o preço de fec*am**to, o preço mínim*, o
preç* máximo, a *édia móvel, a* Bandas de Bollinger, o vol**e, * Índice On *alance
Volum* (OBV), o nível de e*prego, * preço do Petróleo Br*nt, as ve*d*s de *utomóveis do
mercado in*ern*, o Índ*ce de Con*ianç* do C*nsum*dor, os estoques f*nais de petról*o
dos
*stados Unido*, a
*art*cipação
de in*es*idores, a Taxa de *uros d* *e**ificado de Depósit*
Interbancário (CD*), a Tax* de Ju*os Selic, o Índice de Com*odit*es energéticas do Bras*l, o
Índice The New *o*k Stock Exc*ang* (NYSE), o *ovi*g Averag* Converge*ce Divergence
(MAC*), o indicador Momentum, a F*ixa P*rcentual de Will*ams, o Oscilador Esto*ástico, o
Índ*c* de Forç* rela*iva e a va*iação *ercentual do *ólar, co*forme es*udo de Oliveira, o
N*bre e *árate (*013), totalizando *4 variáveis. O q**dro 2 apresenta o r*sumo dessas
variáveis, *em co*o su*s respectivas definições e fontes.
Quadro 2 - Resumo das variáveis d* estudo
*ome
Defi*i*ão
Fonte
Preço de abertu*a
P*eço de a*ertura *a ação *o *ês em qu**tão.
Economát*ca
Preço d* f*chament*
Preço de fecha*ento da ação no mês em qu**tã*.
Ec*nomática
Preç* *ínimo
Preço mí*imo da a*ão n* mês no m*s em questão.
Economática
*reç* máxi*o
*reço *á*im* da ação no mês em *uestão.
Economática
Médi* *óv*l
Média mó*el dos *reç*s da ação no mês *m ques*ão.
Econ*mát*ca
Ba*das de Bolli*ge*
Bandas de *es*io padrõ*s, de 10 po*tos pe*cen*uais, acima e *bai*o de u*a *édia móvel, em relação aos preço* de fechamento, auferi*do-s* o caminho do ci*lo do comportamento do tít*lo.
*conomática
Volume
Re*ultado da soma das c*tações de fechame*t* no mês em ques*ão, *ividida pela *ua*tidade de dia* d*st* mês.
*c**om*tica
Ín*ice O* Balance Volume (OBV)
Relaciona * vo*ume com as *ud*nças de preços. De mo** *u*, *uand* o *reço da *çã* fecha * perí*do em baixa, o v**or *o v**um* do período é s*btra*do *o indi*ador; quando o preço d* ação fech* o período em al*a, o valor do
Econom*tica
Rev. *SA, T*res*na, v. 14, n. 6, art. 3, p. 49-71, nov./dez. 2017
www4.fs*net.com.br/revista
Aplicação de R*des N*u*ais na Previ*ão das A*ões do *etor *e Petróleo * *ás da Bm & FBovespa
59
vo*ume do período * somado a* indicador e, quando * preço da ação é estável duran*e o perío*o, * v*lume do per*odo *ão é a*icionado ne* subtraíd* d* indicador.
Índice *o Nível de Emp*ego Fo*mal
Índice do Ba*co Cen*ra* q*e m*de a **a**idade de vagas d* empregos forma*s preen*hidas.
BA*E*
*reço do Petróleo Brent
Pr*ço do petróleo extraído *o Mar d* No*te e comercializado na Bolsa de Valores de Londres.
Econom*t*ca
Vendas *e au*omó*eis
Qu*n*id*de mens*l de automóveis novos ve*did*s no B**sil. Consid*ra ap*nas *s ve*culos e comerc*ais leves.
ANFAVEA
Í*d*ce de Confiança do C ons um i d*r
Mede a conf*ança do c*n**midor *a sua *apacidade de compr* e na s**uação do ***s, abordando *xpe*tativas em r*lação à inflação, ao *esemprego e a rendimento* futuros.
FGV
Estoqu*s *inais Petróleo EUA
Quant*dade de óleo e pr*duto *ue e*tá disp*nível em armaze*amento nos Estados Unidos.
**o*o*á*ica
Partici*ação ** *nves*idores
O *ercent*al de p*rtic*paçã* d* mai*r in*estidor nas distribuições públic** de ações da amostra.
Econo**tica
Taxa de juros CDI
Calculada com base nas operações de e*i*são *e depósitos entre bancos pré-f*xados, e repr*sent* as con*iç**s de liq*idez do m*rca*o.
BA*EN
Taxa de j*ro* Selic
Taxa do S**tema Especial d* Liquidação e Custódia (SELIC) que * tida como *eferência para as oper*ções *i***ceiras de crédito n* mercado.
*ACEN
Índ*ce de Comm*di*ies ener*étic*s do Brasil
Veri*ica as variações de preç*s de pr*dutos b*si*os *om cot*ção i*terna*ional (commoditi*s), para aval*a* os efeitos na infla**o do Brasil.
BACEN
Índice The New York S**ck E*change (NYS*)
Ín**ce que reflet* o valor ** mercado das ações comerci*l**adas na Bo*sa de Valo*es de Nova Y*r*
Economática
Moving Average Converge*ce Divergence (MACD)
É um os*ilad*r de médi* **vel, q*e utiliza a relação entre 2 mé*ias mó*eis exponenciais de 12 e 26 períodos. * sinal de compra é gera*o quando * *édia móvel de 12 (rápi*a) períodos *ru*a de baixo para cima a média de 26 (lenta)
E*o**mática
R*v. FSA, Te*e**na P*, v. 14, n. 6, art. 3, *. 49-71, *ov./dez. 2017
www4.fsanet.com.br/*evista
J. *. S. M**ta*er, V. P. S*lva, A. S. T. Penedo
60
períodos, es*ando abaix* *a l*nha de ga*ilho (média de 9 *eríod*s d* diferenç* e*tre as med*a* 1*/26). O sinal d* venda, por sua vez, é disp**ado, *uando a média móvel mais *áp*da (12) cruza **r* bai** d* médi* mai* lenta *e (*6), estando acima da linh* de gatilho.
*ndi*a*or Moment*m
Med* o quanto o pr*ço de uma a*ão mudou dur*nt* certo período de tempo, a par*ir da dif**ença entre o pr*ç* de fechamento atual e o *reço de f**hamento de n dia* atrás.
Economática
Faixa Percentu*l de Willi*ms
Det**mina as z*nas de c*mpra *u **nda de um ativo, at*avés *e po*sív*is pontos de *u*a*ça.
Economática
Osc*lador **t*cástico
Técnica de mensuramento da velocidade dos *reços, base*da n* teoria de que, à m*d*da q** os *r*ços so*em, os fechamentos têm a ten*ência de posicionarem-se mais p*óximo* das altas *o **r*od*. S*m*larmente, se os preços de**em, o* fecha*entos te*dem a se apr*ximar d*s baix*s. Este indicad*r varia entre 0 e 100. A regi*o de sobr*compr* fica próxima a 100 * a região de so*reven*a *róxim* a 0.
E***omática
Índic* de Força Rel*tiva
Mede a *volução da relação d* forças e*tre comp*adores e vendedor*s ao longo do tempo. Sua ut*liz*ção possibil*ta ob*ervar o en*ra*ue*im*nto de uma tendência, rompim*ntos, su*orte e resi*tência a*tes de se tor*arem aparen*es no gráfico de barras. * estudo é desenh*do em *ma faixa pa*alela, com o fo*mato d* uma c*rva simple* * seu do*ínio está e*tre 0 e 10*.
Ec**omátic*
Variaçã* Percentu*l Dólar
Cotação ** moeda norte-america** (US$) com paridade na moeda brasile*ra (R$), u*ilizad* como par*metro d* pa**mento *as transaçõe* c*m e*po**ações e importações d* pr*dutos do * para o Br*sil.
BACEN
*onte: Elab*rado pelos autores.
Tendo em mente a amostr* e a forma**ção
da pesquisa, fa*-se *ecessária *ma
descr*ção mai* deta*hada da ferrame*ta u**liza*a, qu* sã* as re**s neurais artificiai*.
*ev. FSA, Teresina, v. 14, n. 6, a*t. 3, p. 49-71, n*v./dez. **17
ww*4.fsane*.*om.b*/revista
Aplicação de Rede* *eurais na Previs*o da* Açõ*s do *etor de Petróleo e Gás da Bm & FBovespa
*1
3.3 Modelo ** rede neural
*ara re**iz*r a ***visão do pr*ço d* fechamento das açõ*s *as empresas selecio**das
*a amo**ra, foi *tiliza*o * modelo de rede neural feedf**war* Multicamadas, conforme
proposto
p** Ol*ve*ra, Nob*e e Zá*a*e (2**3), que afir*am
*ue e*se tip* de
*ede possu*
e*iciên*ia no *rocesso de pre**são de sér*es tempora*s, e capacid*de
inerente d* aprend*r
e
reconhecer * pa*tir *e dados não lineares. De*sa maneira, f** construído um ***elo de rede
neural p*ra preve* as ações de cad* *ma das emp*e*a* q*e compu*e*am a amo*t*a do pr*sent*
estudo.
Para trein*men** e test* da rede neura*, foram utilizados os preços da* ações que
compõem a amos*ra. *om isso, 75% dos
dados d* rede for** util**ados para tre*namento,
1*%
par* valida*ão e 15% para te*te. A *stru**r* da rede é *omp*sta p*r três camadas,
*ncluindo uma camada de entra*a, um* cama*a ocult* e uma camada de s*ída, confo*me
a
fi*ura 1.
Figur* 1 - Estrutur* *a r*d* neur*l
Fonte: El*b*rad* pelo* autores.
* n*mero d* Neu*ônios na camada de entr*da é igua* à quantidade de var*áveis que
*o*puseram conjunt* *e da*os n*cessários *
par* const*uir o modelo
de re*e, ou seja,
24
camadas, visto que fo*am utilizadas 24 v*riáveis. Já o número de neurônios na camada
de
saíd* é de a*enas um, *isto
que foi o *al*r das ações de cada
e*presa *revisto pela rede
neur**. Por f*m, tem-se o número *e neurônios da *a*ada ocu*ta, que foi determi*ado
*onforme a equação *baixo:
R*v. FSA, Teresina PI, v. 14, n. 6, art. 3, p. 49-71, n*v./dez. 2017
www*.**anet.com.b*/rev*sta
J. G. S. Munt*ser, V. P. Silva, A. S. T. Pene*o
**
Em que m * N repr**entam o n*mero de ne*rôni** da c*mada de sa*da * *a camada de
entrada, re*pect*vamente. Esta equação *oi propo*ta por H*ang (*003) e foi utilizada p**s,
s*gundo Oliveira, Nobre e Zárate (2013),
seu uso melhora o processo de a*rendizagem
em
*ede. Com isso, o modelo de *ede neural *oi composto por *7 ca*ad*s ocultas. O a*goritmo
escolhido para o treinamento da rede f*i o Backpropagation que, na concepç** dos autores,
pr**ura **im*nar a in*luência negativ* de *eriv**iv*s parciais *o ajuste **s pes*s.
Pa*a *v*lia* o d*sempe*ho *o *odelo *eural, as quatro medidas utilizad*s na pesquis*
de Oliv*ira, Nobre e Z*rate (2013) *ambém foram selecionadas, se*do *las o Erro Médi*
Per*ent*a* Ab**luto (MAP*), qu* é a média d*s erros *ercentu*is absolutos *as previ*ões e
se m*s*ra bastante d*dático, pois for*ece os **ros médios *m perce*tuais, calculado através d*
e*u*ção aba*xo:
O Erro Q*adrático Médio (MSE) * * mé*ia do s*ma*ó*io dos quadrados *os *rros
o**idos *el* rede ne*ral. Para um d*do c**junto de treiname*to, esse erro r*pres*nta **a
função de c*sto, isto *, u*a m*dida de d*se*p*nho da r*de neura* que é em*reg*do como *m
indicador para o poder preditiv* do m*delo, de mod* que, q*an*o *ais pró*i*o o *esul*ado
fo* de zero, melhor será esse poder de previsão, sendo calculado a*r*vés da *quação a*aixo:
O Coefi*iente U d* THEIL serve para medir o quant* *s resul*ados sã* mais efica***
d* que uma *revisão ing*nua ou *rivial. Se o coe*iciente d* THEIL for igual a um, o m*delo
test*d* tem o mesmo desempenho de *ma escolha *leat*ria; caso o resultado for m*ior d* que
*m, o *odelo tem um desempenho inferior a uma esc*lha
alea**ri* e, se o coeficient* for
me*or do que um, * model* d* previsão é superio* a uma *scolha a*eató*ia. Q*anto mais
próx**o o v*lo* obt*do for *e zer*, me*hor *erá o *esultado do modelo de **evisão. O
coeficiente *e THEI* é cal*ulado atra**s da equa*ão a*a**o:
Rev. *SA, Teresi*a, *. 1*, *. 6, art. 3, *. 49-71, **v./de*. 201*
www4.fsanet.com.b*/revista
A*licaçã* d* Redes N*ura*s na Prev*s*o das Ações d* *etor de Pe*r*le* e Gá* da Bm & FBovespa
63
E por fim a Po*c*nt*ge* de Cor*eta Prev*são *irecional (POCID), *ue mede o
*ercentu*l de acerto qu*nto à *en*ência da série, co* o intuito de se pre**r as *lterações da
direção, ou sej*, se * *alor *uturo irá subir ou cair em *ela**o ao valor atual, de *aneira que,
quant* mais próximos
*stiverem o* valor*s de 10*, *elhor ser* o Modelo de
prev*são,
*onforme e*uaç** aba**o:
Em que D = 1, se (targe*t - targe*t-1) (o*tput t - ou*putt-1) > * e * = 0, se (tar**** - targett-1)
(outp*t t - outpu*t-1) < 0. A *e*uir, tem-** a disc*ssão e an*lise dos resultados da pesquisa.
4 RESULTA*OS E DIS*USS*ES
* *n*lise e discussão do* r*sultados tem início com o detalhamento das funções
de
ativação adotad*s no p*o*e*so de ap**n*izagem. F*ra* ut*l*z*das a funçã* sigmoidal, que faz
com que a saída do neurônio seja *ormali*a*a entre 0 e 1, com o objetiv* de gerar
esta*ili**d* no sistema, *vit*ndo que os pes** vari*m *uito depois que o **l*r *a saí*a já se
encontre pr*ximo a *m dos extremo*, e a t*ngente h*perból*ca, que pres*rva a fo*ma
sigmo*dal da função
logística, mas as*ume v*lores positi*o* * negat*vos, -1 e
1
(RUMELHAR*; HINTON; WILLI*MS, 1986).
Com isso, foi obtid* um t*tal de 150 observ*çõe* pa*a as cinc* empresas estud*das no
per*od* de j*neiro de 2*11 * de*embro de 2015. A quantid*de d* obse*vações *e *ados obtida
para cada empr*sa, como t*mb*m os r*s*ltados alcança*os pelas q*atro medidas d* erro
*tilizadas na pesqui*a para avaliar * desempenho *o model* neural são expos*os na ta*ela 1.
*ev. FSA, Te*es*na PI, *. 14, n. 6, art. 3, p. 49-**, *ov./dez. 2017
w*w4.fsa*et.com.b*/revista
J. G. *. Muntaser, V. P. Silva, A. S. *. Pene*o
64
T**ela 1 - Comp*raçã* dos resultados obtidos *elo *odelo de r*d* neura*
Qua*t*da*e
MAPE
*SE
T H E IL
POCID
de
*b*ervações
Companh*a
de Gá* de
0 ,1 5 7 6
0 ,0 1 0 6
0 ,0 9 2 6
4 1 ,6 * 6 7
2*
São Paulo
*GX
1 ,5 4 * 2
0 ,0 8 9 9
* ,1 7 2 9
2 1 ,4 2 8 *
28
Petról*o
Refinar*a de
Petróleo*
7 ,1 3 5 7
0 ,2 9 7 5
0 ,4 3 9 2
6 1 ,5 3 8 5
13
*anguinh*s
P*troRio
1 ,9 8 6 5
* ,1 0 6 7
0 ,2 1 6 5
3 8 ,2 * 7 9
47
Queiroz
Galvão
0 ,2 4 5 6
0 ,0 0 6 7
0 ,1 4 9 6
60
15
Expl*ração e
Produção
Fonte: Res*ltados da pesquisa.
Perce*e-se, através dos resultad*s expostos na t*b*la 1, que as em*r**as obtiveram um
baixo *ível de E*ro Médio Percent*a* Abs**uto (MAPE),
*ist* que o mai*r nível de erro
alca*çado foi na pr*vi*ão d* *ção *a *e*i***ia de Petróle** Mangu*n*os (RPMG3), que
re*ultou e* um MA*E de 7,14%. Ess* r*su**a*o demonst*a que o mod*l* d* rede
*eura*
pr*posto *oi capa* de pr**er 9*,86% do comportamen** d*ss* *apel foi sem*lh*nte ** e
o**ido por Oliveir*, Nobre e Zárat* (2*13), *ue re*el*u um *APE de 5,45%, alcan*ando *m
pode* d* p*ev*são de 94,55% n* ação da Petrobrás (PETR4).
As de*ais *ções analisad*s obt*veram um MAPE ainda mais baixo se*do,
res*ectivam*nt*, 1,99% para a ação da Petro*io
(*RIO3), 1,54% para a OGX Pe*róleo
(OGXP3), 0,*5% para Queiroz Galvão E*ploraç*o * Produção (QGEP3) e 0,16% *ara a
a
Compan*i* de Gá* de São Paulo (CG*S5). Tais **sult*do* demonstr*m u* pode* d* pre*is*o
do modelo de 98,*1%, *8,4*%, *9,75% e 98,8*% *esp**tivamente.
Ana*isando o *rr* *uadrát*co Méd*o (MSE), p*rcebe-se que o modelo de rede neural
obteve maior poder de pre*is*o pa** *s açõe* QGEP3 e CGAS5,
alcan*a**o os s*g*i*tes
res*lta*os, respe*tivamente: 0,0067 e 0,0106. A*e*a* de *m pouco mai*r, a pesquisa de
Rev. FSA, **res*n*, v. 14, n. *, art. 3, *. 49-71, no*./dez. 20*7 www4.fsanet.com.br/revist*
A*licaçã* de Re*es Neurais *a Pr*vis*o da* Ações do Seto* de *etr*leo e Gás d* Bm & FBov*sp*
65
Oliveira, No*re e Zárate (2013) *bteve valor d* *SE semelhant* na previsão
da PETR4,
sendo de, aproximadamente, 0,040**.
As demais empresas estudad*s obt*ve*am valore* de MSE um
pouco m*is elevados,
*endo 0,0899 pa*a a OGXP30, 0,2975 para RPMG3 e 0,*067 para * PRIO*. Percebe-se uma
perda de *oder de prediç** do modelo *rop**to nesses t**s papéis, principal*ente quando
*ompa*ados *om os *btidos no tra*a*h* de F*anc* e Steiner (2014), *or exe*plo, que
enc*ntrou um MSE d* aproxi*adamente 0,0645. *isto q** os valores de MSE alcançad**
fo*am próx*mo* de zer*, sugere-se um bom poder *e previsão para o modelo *rop*sto.
O *studo s*gue com a análise do Coefi*ie*t* U *e Theil que, conforme comentado na
me*odol*g*a, mede o q*anto *s resultados são mai* eficaz*s do que uma previsão i*g*nu* *u
trivia*. Todos os resu*tados alcançado* * partir desta métr**a *oram menores que 1 (CGAS5 =
0,0926; OGXP3 = 0,1*29; RPMG3 = 0,4*92; PRIO3 = 0,2165; *GEP3 = 0,1496). Suge*e-s*,
com isso, qu* o modelo
*e rede *eural ut*l**ado
*o presente estudo * mai* eficaz para
pre**são das
ações das empresas *stu***as do q*e *ma escolha feita de *aneir* aleat*ria.
Vale ressaltar que os resultados foram inferiores, quando compara**s aos alcançados
n*
e*tudo de Oli*eira, Nobre e Zár*te (*013), *ue *bteve um Coe*iciente U *e THEIL ma*s
próximo d* zero *a previsão da aç*o da Petrobrás, sendo de, aproximadamente, 0,0*61.
*m se*uida, têm-se os resu*tad** alc*nçados pela mé*rica *a Porcentagem d* Corre*a
Previsão Direcional (P**ID). Ta*s resu*tados não *oram *atisfa*órios para três das açõe*
*studa*as, sendo elas a CGAS5, * OGXP3 e * PRIO* que obt*veram percentuais de POCID
de apr*ximadamente, 41,67%, 21,43% * 38,3%, *espe*tivamente. *á os re*ultados alcançados
n* previsão
das açõ** da R***3 e da QGEP3 foram satisfatórios, send* de,
aproximada*ente,
61,54% e *0%, res*ectivamente. Entre*anto, val* ressaltar *u*, ape*ar
de
*atisfatórios, ess*s ú*timos *esultados foram infe*iores a* encon*ra*o na pe*quisa de Olivei*a,
*obre e *árate (20*3),
que o*teve um percen*ual de
PO**D no *alor de 93.62%
na
previs*o da ação PETR4.
Po* fim, tem-se * *xpos*ção da f**ura *, que *xpõe uma co**aração *ntre os d**os rea*s dos
p**ços das aç*es das empres*s estudad*s e os **lores alcan*a*o* pelo *ode*o de rede neural
pro*osto pelo estudo, a *artir da métric* MSE.
Rev. FSA, Teresina PI, v. 14, n. 6, art. 3, p. 49-71, nov./d*z. *017
www4.fsanet.com.br/r*v*sta
J. G. S. Muntaser, V. P. Silva, A. S. T. Penedo
6*
Figu*a ** - Com*a*a*ão *os *ad*s reais com os previst*s
*on*e: ela*orado pelos autores.
A partir da figura *, pe*cebe-se que os dados obtidos pelo mo*elo de pr**isão e os
dado* *eais segue* a *esma te*dência em t*ês d*s ações estu*adas, sen*o ela* * RPMG3, a
OGX*3 e a CG*S5. Na pri*eira, *or*m, exi*te um *onto de div*rgência, ** que o m*delo
de prev*são ac*s*u um ponto de alta, mas *ue, *a verda*e, a açã* manteve-se ba*x*. Apesar
dessa dif**en*a, *ode-se c*nc*u*r atravé* da análise dos gráfic*s que os resulta**s *lca**a*os
p*lo mod*lo de re** neural foram satisfató*ios na previs*o d* preço dessas ações.
Rev. FSA, *eresina, v. *4, n. *, art. 3, p. 49-71, n*v./d*z. 20*7 www4.f*anet.c*m.br/revista
Aplicaçã* de R*des *eurais *a Pre*isão das Aç*es do **tor de *etróle* e Gás d* Bm & FB*v*spa
67
Ent*et*nto, o me*mo não s* pode dizer das ações PRIO3 e QGEP3 qu*, c*nf**m* os
grá*icos da *igura 1, pe*cebe-se a existência de diversos pontos *e divergênc*a *n*re o* preços
re*is dessa* *ções e os valores obtidos pelo m*delo de re*e n*ural na pr*visão das mesmas.
5. *ON*I*ER*ÇÕES FINAIS
* pr**e*te estudo teve c*mo objeti*o desenvo*ver um modelo de red*s *eurais
a**ifi*iais ba*eado n* mo*e** de Ol*veira, Nobre e Zárate (2013) **ra p*evisão de preços das
*ç*es *as empres*s brasilei*a* do setor de petróleo e gás *a BM&FBo*espa.
Para alcançar este objetivo, e *onfor*e orientação dos citado* a*tor*s, a amostra do
es*udo foi composta p*los preço* das açõ** das empresa* bras*le*ras que compõem * setor de
Petróleo e *á* da BM&F*ovespa (exceto a
Petrobr*s), sendo elas *ompanhia de Gás a
*e
*ã* Paulo (CG**5), a OGX Petró*eo (OGXP3), a Refinaria
d* Petróleos Ma*gui*hos
(RPM*3), a Petro*io (PRIO3) e
*
Que*roz *a*vão Exp*or*ção e Prod*ção (QGEP3). As
v*riá*eis que comp*se*am
o conj*n*o
d* dados fora*
as 24 utili*a*as na
pesquisa de
Oliveir*, Nobre * Zár*te (20*3), e os dados históricos **f*riram-se a observaçõ*s *e v*ri*veis
no período de ja*eir* de 2010 a dezembro de 2015.
*s *rimeiros resul*a*os enc*ntrados demonstraram que as empresa* obtive*am u*
baixo nível de Erro Méd** P**ce*tual Absoluto (MAPE), (RPM** = 7,14%; PR*O3 = 1,9*%;
OGXP3 = 1,*4%, QGE*3 = 0,25%; *GAS5 = *,16%). Tais re*ultados suger*m que o modelo
de rede
neura* p*oposto no estudo fo* capaz de prever 92,86%, *8,01%, 98,4*%, 99,75%
e
*8,84%, r*sp*ctivame*te, *o *omportame*to *e*sas
ações * f*i *emelhante ao obtido
na
pesqui*a dos a**ores bas*, que obtiveram
um M**E *e 5,45%, alca**a*do *m poder
de
previsão de 9*,55% *a pr*visão da ação *a **t*obrás (PETR4).
**alisan*o *s resultados obtidos * partir do Erro Quadrá*ic* Mé*io (MSE), pe*ce*eu-
s * que o
m*d*lo de
red* neur*l obteve maior pod*r de prev*sã* para as ações *GE*3
e
CGAS*, alcançan*o os seg*intes r*sul*ados respectivamente: 0,*067 e 0,010*. Apesar de um
*ouco maior, a pesq*isa de O*i**ira, Nob*e e Zárate (201*) **te*e v*lor de MSE seme*han*e
n* previsão da PETR4, apr*ximadamente 0.04037.
*s demais empre*as *studadas o*tiveram valo*es de MSE
um po*co *ais elevados,
s*nd* 0,0899 p**a * OGXP30, 0,2975 para RPM*3 e 0,1067 *ara * P**O3. Percebe-se uma
perda de pode*
de p*ed*ção do mode*o proposto nesses t*ês papéis, principa*mente quando
comparad*s com
os obtidos no trab*lh* de F*anco e Steiner (2014), por exem*lo, que
encontrou
um MSE de, apr*ximadamente, 0,06**. Visto que os val***s
de MSE alcançados
Rev. FSA, Teresina P*, v. 14, n. 6, art. 3, p. 49-71, nov./dez. 2017
www4.fsan*t.com.br/revista
J. *. S. Muntaser, V. *. Si*va, A. *. T. Penedo
68
fo*am próximos de zero, a*ribui-se um bom **der de *r**isão para o mo**l* pr**osto.
Em seguida fo* feita a análise do *o*fic*ent* U *e The*l, em que todos os resu*t*dos
a*ca*çad*s foram me*ores que 1 (CG*S5 =
0,0926; OG*P3 = 0,1729; RPMG3 = 0,439*;
PRI*3 = 0,2165; QGE*3 = 0,1496), *chados esses *ue su*e*em que o modelo d* rede *eural
utilizado no present* e*tudo é mais eficaz *ara previsão das a*ões das *mpresas ****da*as do
q** uma e*colha f*ita de manei*a aleatória. Val* re*s*ltar q*e os r*s*ltados *oram in*e*iores
q*ando com*ar*dos a* al*ançados *o estud* de Oliveira, *obre e Zárat* (*0*3), que *bteve
um Coefi*ie*t* U de T*EIL ma** próximo de *ero na pr*vi*ão da ação da P*t*ob*á*, sendo d*
cerc* de *,0261.
Adic*onalmente tê*-*e ** *esult*dos alca*ç***s
pela métrica *a Porcentagem d*
Correta Previ*ão Di*ecion*l (POCID). *ais resul*a*o* não *o*am sa**sfatóri*s pa*a três das
açõe* *studadas, *endo elas CGAS5, a OGXP3 e a a
PRIO3 qu* obtiveram percentuais
de
POCI* d*, aproximadamente, 41,67%, 2*,43% * *8,3% respectiv*m*nte. Já os resultados
alcançados na previsão das ações da RPM*3 e da QGEP3 f*r*m satisfató**os, send* de ce*c*
*e 61,54% e 60% respect*vament*. Entretanto, *a*e re*saltar q*e, a*esar de satisfat*rio*, e**e*
últ**** resultados fo*a* inferiores ao en*ontrado na
pesqu*sa *os aut*r*s base, que
obteve*am um percent*al ** POCID no valor de 9*.62% na previsã* da ação PETR4.
*or fim, foi expos*a uma comparação *ntre os dados *eais *o* preço* das ações d*s
empresas estuda*as e os valores **ca*çado* pelo modelo de re*e neural proposto pelo **tudo
a pa*tir da m*trica M*E. Observou-se
que os dados o*tidos pelo *od*lo de
previsão e o*
dado* reais seguiram a mesma ten*ê*ci* ** três da* açõe* estudadas, sendo el*s a *PMG3, a
OGXP3 * a *GAS5. Entretanto, o mesmo nã* se pôde di*er **s a*õ*s PRIO3 e QGEP3 q*e,
*po*t*ram diversos itens de
divergência e*tre os preç*s reais d**sas ações e o* val*res
ob*idos p*lo modelo de rede neural na *revisã* da* mesmas.
A partir dos *esultados alcan*ados neste estudo, conclu*u-se que o modelo de rede
neura* p*ra
previsão dos pre*o* da* ações *elecionadas
obteve resu*tados satisfatóri*s. *om
is*o, *ugere-se que as *edes neu*ais art*ficia*s *ão uma ferrame*ta *f*caz n* previsão
do
com*ort*mento do mer*ado de a*õ*s brasi*ei*o p*ra os dados, *m*stra e *e*í*do in*esti*ado.
Re*salt*-se, por oportuno, *ale r*ssa*tar que o *ode*o de re*e con*tru**o com base n*
e*tudo de Oliveira, Nobre e *árate (2013) po** ser adapt*do para est*da* outras ações, e *ã*
some*te a* que fazem part* do setor es*o*hido n* pre**nte *studo. Sugere-se então que, e*
*esquisas *u*ur*s, este model* seja testad* co* a**eraçõ*s na e*colha das vari*veis setoriais,
bem como sej*m feitas
*daptações no modelo de rede,
com
ut*liz*ção
de diferentes
*uanti**des ** neurônios na camada oculta, pa*a que *e possa alcançar resul*a*os cada
vez
*ev. FS*, Te*esina, v. 1*, n. *, art. 3, p. 49-71, *ov./*ez. 20*7 www*.f**net.co*.*r/revista
Aplicação *e Re*es Neurais na Pr*visão das Ações do Set*r de Petróleo e Gás d* Bm & FBovesp*
69
ma*s sa*isfa*órios na *revis*o do *omp*rtamento das *ções **s div*rso* mercados * bol**s de
valores existente*.
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C**o Referenciar este Artigo, conforme ABNT:
M*NTASER, J. G. *; SI**A, V. P; PENEDO, A. S. T. Aplic*ção de Rede* Neura*s na P*evisão das
*ções d* Seto* de Petróleo e Gás da Bm & FBovesp*. Rev. *S*, Teresin*, v.14, n.6, art.3, p. 49-71,
nov./dez. 201*.
Contribuição *os Autores
J. G. *. Munta*er
V. P. Si*va
*. *. *. Penedo
1) concepção e planejamento.
X
X
X
2) an*lise e *nte*preta*ão dos *ados.
X
X
X
3) el*boração do rascunho ou na revisão críti*a do cont*údo.
X
*
X
4) partic*p**ão na aprovação da ve*são final do *anuscrito.
X
*
X
R**. FS*, Tere**na *I, v. 14, n. *, art. 3, p. 49-71, no*./dez. 2017
*ww4.fsane*.com.br/r*vista
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