Predição da Rentabilidade: Uma Aplicação da Metodologia de Redes Neurais Artificiais em Empresas Brasileiras de Capitalização
Richard Hernani Pereira1; Richard Hernani Pereira1; Leandro Ferreira1; Leandro Ferreira1; Gabriel Rodrigo Gomes Pessanha1; Gabriel Rodrigo Gomes Pessanha1; Lucas Pereira Lopes1; Lucas Pereira Lopes1
1 Universidade Federal de Alfenas - MG
Resumo
O objetivo deste trabalho é predizer, através de modelos baseados em Redes Neurais Artificiais, o comportamento dos índices de rentabilidade, frente aos indicadores macroeconômicos e índices calculados sob o critério de avaliação CAMEL, bem como analisar o nível de importância destas variáveis sobre a rentabilidade das empresas brasileiras de capitalização. A análise de índices de rentabilidade é uma das formas de avaliar a situação econômico-financeira da empresa, pois possuem a característica de fornecerem uma visão apurada sobre a sociedade. Os indicadores macroeconômicos são estatísticas que corroboram para aumentar o poder de decisão e planejamento do mercado financeiro, visto que suas oscilações podem causar significativos impactos ou rever algumas expectativas, enquanto o critério de avaliação CAMEL trata-se de uma ferramenta analítica que possibilita um respaldo maior sobre a tomada de decisões das instituições. Redes neurais artificiais é uma das técnicas de dados mais recentes e que tem motivado um grande número de pesquisadores da área de tecnologia e da área de negócios. Os resultados apontam que os modelos propostos apresentam significativa capacidade em predizer os valores dos índices de rentabilidade, revelando que a metodologia aplicada é eficiente, quando considerados os diagnósticos dos resultados e o grau de importância das variáveis nos modelos de predição.
Palavras-chave: Rede neural artificial; Rentabilidade; Predição; Predição