Comparando métodos para previsão de lucro de empresas de consumo listadas na Bolsa de Valores B3

Resumo

O lucro é uma das mensurações mais importantes na análise das empresas. Entretanto, prever o lucro torna-se difícil, uma vez que as empresas podem mudar sua linha de negócio, fundir ou adquirir outras empresas. As empresas estudadas foram selecionadas a partir do índice de Consumo (ICON), publicado pela B3. Tal índice tem como objetivo medir o desempenho dos ativos mais negociados no setor de consumo. Os balanços das empresas foram retirados da Bloomberg, plataforma que disponibiliza no máximo quarenta balanços por empresa. Este trabalho tem como objetivo verificar a eficácia de três modelos usados para a previsão do lucro trimestral das empresas: O modelo de Passeio Aleatório, o modelo SARIMA e o modelo de redes neurais MLP. Contudo, a abordagem escolhida não gerou resultados considerados satisfatórios para os experimentos realizados. Isso ocorreu provavelmente pelo fato de as amostras terem pequenas quantidades de observações, o que pode tornar difícil diferenciar aleatoriedade de sazonalidade. Dentre os modelos estudados, os resultados gerados pelo modelo SARIMA produziram os menores valores para a métrica Erro Absoluto Médio.

Ficha do documento

Tipo

Dissertação

Ano

2019

Instituição

Fundação Getulio Vargas

Fonte

Repositório da FGV

Idioma

Português

Acesso

Acesso aberto

Identificador

oai:repositorio.fgv.br:10438/28039

Temas

Economia

Palavras-chave

Passeio aleatórioRedes neurais artificiaisPrevisão de lucroRandom walkSARIMAMLPArtificial neural networkForecasting profitsEconomiaEmpresas - LucratividadePasseio aleatório (Matemática)Variações sazonais (Economia)Análise de séries temporaisRedes neurais (Computação)