TESTANDO A HIPÓTESE DE EFICIÊNCIA DE MERCADO POR MEIO DE REDES NEURAIS ARTIFICIAIS: UM ESTUDO DE CASO COM AS DEZ PRINCIPAIS AÇÕES DO IBOVESPA DO PRIMEIRO QUADRIMESTRE DE 2011

Resumo

Este artigo tem como objetivo analisar se a ferramenta de Marangoni (2010) a partir de uma rede neural artificial (RNA) tem relação com a hipótese de eficiência de mercado para a tomada de decisão de investimentos no mercado de ações. O presente estudo utilizou as dez ações mais importantes que faziam parte do Ibovespa no primeiro quadrimestre do ano de 2011. O estudo será dividido em três etapas. A primeira consiste em revisar a literatura específica que aborda as questões do ambiente da gestão financeira no que tange aos investimentos em bolsa de valores e seus instrumentos de avaliação. A segunda etapa consiste na aplicação do modelo nos papéis selecionados para finalmente se realizarem as análises e devidas considerações. Conclui-se que a ferramenta de redes neurais artificiais convergiu, em 50% dos papéis em termos de previsão, para a hipótese de eficiência de mercado. O papel sugerido como opção de compra, que maximiza a rentabilidade por parte do investidor pela RNA, foi igual ao papel indicado com base na hipótese de mercado eficiente. O mesmo ocorre com o papel menos rentável. Ao comparar com o que aconteceu, nota-se que a primeira decisão seria acertada e a última é pouco distorcida em relação ao que ocorreu. A pesquisa é predominantemente quantitativa. O estudo se faz importante uma vez que atualmente existem poucos estudos que comprovam o funcionamento das RNAs para previsão de série temporal no mercado acionário.