<line> www4.fsane*.com.br/revista </line>

<line> Rev. FSA, Teresin*, v. 14, n. 6, art. 3, *. 49-71, nov./dez. 2017 </line>

<line> ISSN *m*r**so: 1806-6356 ISSN E*e*rô*ico: 2317-2983 </line>

<line> ht*p://dx.doi.or*/10.128*9/2017.14.6.3 </line>

<line> Aplicação de Redes Neurais na P*evisão *as Ações do Setor de Petróleo e Gá* d* Bm&FBoves*a </line>

<line> A*plica**on of Neural Ne**orks in Fore*asting the S*ares *f *he Oil and *as Sector of </line>

<line> B*&*Bove*pa </line>

<line> João Go*çal*es Sil*a *untase* </line>

<line> Mestrado em Adminis*ra*ão pela Univers***de Federa* de Uberlândia </line>

<line> G*aduado em *dministraç*o pela Universid*de *ederal de Uberl*ndia </line>

<line> joao.*sm@*otmail.c** </line>

<line> Valter *er*ira da Silva </line>

<line> *e**rado em A*ministração pel* U*iversida*e Federal de *berlândia </line>

<line> Gradua*o em *dministraçã* pel* Un*vers*dade Fede*al *e *berlândi* </line>

<line> val*er1609@gmail.c*m </line>

<line> Antônio Sérgio Torres Penedo </line>

<line> *outor em Engenh*r*a *e *ro*ução *niv**sidade Federal d* S*o Car*os </line>

<line> Profess*r da Univ**s*dade Federal de Uberlân*ia </line>

<line> drp*n*do@gmail.c** </line>

<line> E*der*ço: João G*nçalves Si**a Muntas*r </line>

<line> Unive*sidade Fe*eral *e Uberlân*ia, Facul*ade de </line>

<line> *ditor Cie**ífico: Ton*y Kerley de Ale*car *o*rigues </line>

<line> Gestão e Negó*i*s. Av. Joã* Naves d* *vila, 2*21 Santa </line>

<line> Mônica 38400*02 - Ube**ândia, MG - Brasil </line>

<line> Artigo </line>

<line> re*ebido em *9/08/2017. Última </line>

<line> versão </line>

<line> En*ereço: *a*ter Perei*a da Silva </line>

<line> *ece*i*a em *0/09/2017. Apro*ado em 21/09/2017. </line>

<line> Unive*sidade Fe*era* d* Uberl*ndia, Faculdade de </line>

<line> Ge*tão e Negóc*os. **. João Na*es de Á*ila, 21*1 *anta </line>

<line> *valiado pelo sist*ma T*iple Review: Des* Review a) </line>

<line> Mônica 3*4**90* - Uberlând*a, MG - Brasil </line>

<line> p*lo </line>

<line> E*itor-Chefe; e *) Double Bli*d Review </line>

<line> Endereço: Antônio Sé*gi* To*res Penedo </line>

<line> (avaliação cega po* dois a*ali*dores da área). </line>

<line> Universidad* Federal de *ber*ândia, Fac*ldade de </line>

<line> Gestão e Negócios. Av. J*ão Naves d* *vila, 2121 Santa </line>

<line> Revisão: Grama*i**l, N*rmativa * *e Fo*ma*a**o </line>

<line> Mônica 3*40090* - Uberlân*ia, MG - Brasil </line>

<line> *. G. *. Muntas*r, V. P. Silva, A. S. T. Penedo </line>

<line> 50 </line>

<line> RE*U*O </line>

<line> *evido à impo*tância do proce*s* *e *r**isão do merca*o financeiro e ao f*to *e que *edes </line>

<line> neu*ais artif*ciais </line>

<line> v*m sendo amplamente utilizadas em </line>

<line> detr**ento de técnica* estatísticas </line>

<line> tradicion*i*, este est*do tem com* o*j*tivo principal desenvolver u* modelo d* r*des neurais </line>

<line> artific*ais bas*a*o no proposto por Oliveir*, Nob*e e Zárate (2*13) *ara previs*o de preços </line>

<line> *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, </line>

<line> * prese*te trab**h* utilizou t*das as empresas </line>

<line> que compõ*m o setor Petróleo e Gás </line>

<line> da </line>

<line> BM&FBoves*a, expandindo a seleção do tr*balho </line>

<line> de Oliveira, Nobre e Zárate (2*13), que </line>

<line> *elecionou apenas a Pe*robrás. A a*ost*a foi c*m*osta *elos preços das ações d** seg*intes </line>

<line> empr*sas brasilei*as: Companhia de Gás de São Paulo (CGAS5), a **X Petróleo (OGXP3), a </line>

<line> *efinaria de Petróle*s Mang*inhos (RPMG3), a Petr*Rio (PRIO3) e a Queiroz Galvão </line>

<line> Ex*loraçã* e Pr*dução (QGEP3). Constatou-*e que o m*delo de red* neural art*fici*l </line>

<line> pro*osto o*teve resultados satis*atórios, com erros í*fi*os e um POCID m*ior do que 1. Com </line>

<line> isso, p*de-se inferi* que as redes ne*rais artifici*is são uma ferramen** eficaz na pre*isão do </line>

<line> compo*tamento do mercado de *ç*es bra*i*eiro para o setor em an*lise. </line>

<line> Pala*ras-chave: Redes Ne*rai* A**ificiais. Merca*o de Aç*es Brasil*iro. Set*r de Petróleo e </line>

<line> Gás, Prev*sã*. </line>

<line> A*STR*CT </line>

<line> The imp*rtance of </line>

<line> the fin*nc*al ma*ket predict*on *roce*s and the *ac* that artificia* *eural </line>

<line> ne**orks have been *i*ely used to *he d*tr**ent of tradition*l *tatistical techniques, t*is </line>

<line> study has *s main object*ve to dev*lop a model *f a*tif*cial n*ural network* based *n the one </line>

<line> proposed b* Oliv*ir*, Nob*e and Zárate (*013) to f*reca*t *rices of Bra*i*ia* c*mpan*es that </line>

<line> op*rate in th* oil and *as sector *f the stock exchange. Fo* this purpo*e, the pre*ent study </line>

<line> used all the c**panies the O*l & Gas sec*or of BM&FBovespa, expanding the sele*tion of the </line>

<line> *ork of **iv*ira, Nobre and Z*rate (20**), *hich s*lected o*ly Petrobrás, the s*mple *a* </line>

<line> compos*d *y t*e st*ck pr*c*s of the following Brazilian com*anies: Companh** de Gás de </line>

<line> São Paul* (CGAS5), a OGX P*tró*eo (OGX**), a *efinaria d* Petróleo* Manguinhos </line>

<line> (RPM*3), a *etroRio (PRIO3) e a Queiroz G*lvã* Explor*ção e Produç*o (QGEP3). It w** </line>

<line> found t*at the </line>

<line> pr*posed *rtificial neural network mode* </line>

<line> obtai**d satisfact*ry res*l**, *i*h </line>

<line> *inor *r*ors an* a POCID more *han *. Wi** this, it can *e inferred that the artificial *eu*al </line>

<line> *etworks are an effective too* </line>

<line> in predicti*g the behavior </line>

<line> of the s*o*k m*rke* for the sec*or </line>

<line> *nde* a**lysis. </line>

<line> Keyword*: N*ural Networks. Brazi*ian Stock Market. Oil & *as *e*tor. For*cas*. </line>

<line> Rev. FSA, Te**si*a, *. 14, n. 6, art. 3, p. *9-*1, nov./dez. 2017 </line>

<line> www4.*san**.***.br/revi*ta </line>

<line> Aplicação de Redes N*urais na Previsão das Ações do Setor de **tróleo e Gá* *a *m & FBove*pa </line>

<line> 51 </line>

<line> 1 IN*RO*UÇÃ* </line>

<line> A **pital*z*ção das **presas atr*vés da emissão de açõe* apresento* *om* u*a </line>

<line> in*eressante </line>

<line> estrat*gia, não ap*nas e* volume de ne**cios, </line>

<line> como ta*bém na efici*ncia </line>

<line> de </line>

<line> sua* alo*aç*e*, fa*or esse que foi f**d*mental para o d*s**volvim*nto e*onô*ico do B*asil </line>

<line> (**N*S; COSTA JR; M**RER, 20**). </line>

<line> Sobre essa questão, B*kaert e* al. (*995) afirm* que esse proces*o de desenv*lvimento </line>

<line> te*e *ní*io p*rtir dos *nos 1*80, período em **e * *nflaçã* e a taxa de a </line>

<line> cresci*ento r*al </line>

<line> c*meçaram um *roces*o *e e**abil*zação. O autor afirma, a*nda, *ue parte dessa </line>

<line> *v*luç*o </line>

<line> est* *elacionad* à </line>

<line> expa**ão do* *ercados *i*an*e*ros, que contribuíra* para melhorar </line>

<line> a </line>

<line> a**c*ção d*s r*cur*os *isponíveis *os *et*res pr*dut***s da econ*mia. </line>

<line> Neste c*nár*o, Ferson (2008) comenta que houve um aumento no in*eres*e pela </line>

<line> previsão de preços das *ções, e que esse fato é, p*ovavelmente, tão anti*o quanto *s próprios </line>

<line> mercad*s f**anceir*s. *odyan*kiy e Po*ov (2006), a*ir*a* q*e o pr*ncipal </line>

<line> o*jet*v* da </line>

<line> pr*visão é reduzir o *isco das decis*es to**das a* *u*is, s**undo </line>

<line> os *u*ores, sã* </line>

<line> especialmente i*po*tan*es *ara </line>

<line> e*pr*sas e investidores, cuja ativida*e é c**e*tada com </line>

<line> mercad*s *inanceir**. </line>

<line> Cavalheiro et al. (*010) afirmam *ue o uso de redes **urais e* mo*e*os de *revisã* </line>

<line> te* s* mostra*o cada vez mais pre*ente </line>

<line> na **teratu** e nas *odelagens *m*íricas. </line>

<line> A*icionalme*te, as pesq*is*s de Pendh*rkar (200*) e Pal*w*l * Kumar (20*9) apontam q*e, </line>

<line> des*e o final </line>

<line> dos anos 1990, redes ne*rais artifi*ia*s vê* sen*o utiliza*as com* alte*nativa </line>

<line> aos modelos estatísticos t*a*icionais. </line>

<line> Ten*o em vista a impor*ância ** proc*sso de previsão *o me*cado f**anceiro e o fato </line>

<line> de *ue r*des neu**is </line>

<line> artifici*is vêm send* amplamente </line>

<line> ut*l*zadas em det*ime*t* *e técnic*s </line>

<line> estatísticas tr*dicionais, *ste e*tu*o te* como </line>

<line> objetiv* pri**ipa* desenvolver um *odelo d* </line>

<line> rede* neura*s **tificiais baseado no modelo proposto por O*iveira, No*re e Zára*e (201*) para </line>

<line> prev*s*o de *reços das *mpresa* br*sile**as d* setor de pet*óleo * gá* *a BM&FB*v*spa no </line>

<line> per*od* de 2010 a 2015. </line>

<line> Especificamente, objetiva-se: i) c**e*ar os dado* r*fere*tes às variáveis pr*postas por </line>

<line> Ol*veir*, N*bre * *á*ate </line>

<line> (2013), que pod** im*actar no </line>

<line> c**p*rt*m*nto dos p*eço* n* </line>

<line> mer*ado </line>

<line> d* ações; ii) *labor*r um modelo de redes ne*rais artifici*is para p*ever </line>

<line> o </line>

<line> compor*amento </line>

<line> da* ações </line>

<line> da* empres** brasileiras qu* </line>

<line> atu*m no setor </line>

<line> d* </line>

<line> petróleo e gás da </line>

<line> *M&FBovespa; i*i) anal**ar os resultados obtidos. </line>

<line> Rev. FSA, Teresina PI, v. 14, n. 6, art. 3, *. *9-71, n*v./de*. 201* </line>

<line> www4.fsanet.com.br/revista </line>

<line> J. G. *. Munta*er, V. P. Silva, A. S. T. Penedo </line>

<line> 52 </line>

<line> Espera-se qu* as i*fo*maç*es e *iscussõ*s desse trabalho **jam ú***s para o* agentes </line>

<line> econ**ic*s que atuam </line>

<line> d*reta e indir*tamente no merc*do </line>

<line> de ações bras*leiro. Entr* esse* </line>

<line> agentes, desta*am-se empr*sas *e capital ab*rto, instit*ições financei*as espec*ali*adas em </line>

<line> corretagem, c*mo tamb*m p**so*s físic*s i*teressadas e* inv*stir no mercado de a**es. A </line>

<line> partir dos resul*ad*s dessa pesquisa, o peque*o inve*tidor po*er*, por exemplo, ut*li*ar as </line>

<line> informações geradas duran*e toma*a de *e*isão ** momen*o *e c*mpra, manute**ão ou a </line>

<line> venda de seus at*vo*. </line>

<line> A estrutura deste art*g* consiste nesta intro**ç*o, *eguida de **feren*ial teórico. </line>

<line> Po*te*iorment* foi descri*a a me*odologia utilizada no estudo, bem como os dados referen*es </line>

<line> *o mes*o, uma b*e*e descri*ão *e cada um deles e on*e foram **letados. Feito is*o, *oram </line>

<line> e*postos os res*ltados ati*gidos *, por fim, a* considerações fi*ais *c*rc* da pesquisa. </line>

<line> * R*FERENCI*L TEÓRICO </line>

<line> Nesta seção, *ividida em duas subseçõ*s, s*o ap*es*ntados uma *escrição *once*tual </line>

<line> de redes neurais *rti*iciais, seus princi*ai* tipos, com* ta*bém o processo de aprendiz*gem e </line>

<line> t*ste. Na segunda subseção, são </line>

<line> descri*os estudos ant*r*or*s que utilizaram *ed*s neurais *a </line>

<line> p*evisão do merc*do fi**n**iro. </line>

<line> 2.1 Redes neurais </line>

<line> Haykin (*001) define uma R*de Neural Artificial (RNA) como s*nd* um proce*sador </line>

<line> maciço paralelamente dis*ribuíd*, con*tituíd* *e e </line>

<line> u*idades d* p*ocessa*en*o si*ples, </line>

<line> com </line>

<line> pr*pensão *a*ur*l pa*a armazenar conh*cimento experi*ental e torná-lo disponíve* p*ra </line>

<line> o </line>

<line> *so. O aut*r af*rma, a*nda, que u*a rede ne*r*l </line>

<line> se assemelha ao cérebro </line>

<line> humano *ev*d* ao </line>

<line> f*to de que o conhe*imento é adqu*ri*o *el* red*, a pa**ir </line>

<line> *e seu ambi*nte, *través de um </line>

<line> proces*o de aprendizagem, e que f**ças de con*xão entre neur*nio*, **nhecido* co*o pesos </line>

<line> sinápticos, *ão util*zados para *rma*ena* es*e conhe*imen*o adquirido. </line>

<line> A unid*de de processamento *e infor*ação f*ndamental para a oper*ção de uma rede </line>

<line> neural é o </line>

<line> neur*nio. A </line>

<line> part*r do momento </line>

<line> em que *stes neurôni*s es*ão o*gan*zados </line>

<line> em </line>

<line> ca**das, tem-se uma r*de em camadas. Em sua form* mais simpl**, a re*e em </line>

<line> cama*as </line>

<line> dispõe d* um* camada *e entra*as de nós (neurônios) q*e se projetam so*re uma *a**da *e </line>

<line> sa*da, po**m, o inverso não oc*rre (**YKIN, 2001). </line>

<line> Pao (2008) afirma que, além des*a formação básica, a *ede pode ter *amadas ocu*tas </line>

<line> Rev. FSA, Te*e*ina, v. 14, n. 6, *rt. 3, p. **-71, nov./*e*. 2017 w*w4.fsanet.com.br/revista </line>

<line> *p*i****o de R*des Neurais na Prev*são das *çõ*s do Setor de Petról*o e Gá* d* Bm & FBovespa </line>

<line> 53 </line>

<line> em sua comp*si*ão. Segun*o a**or, e*tas o </line>

<line> camadas têm a habil*dade *e *apturar a relação </line>

<line> não *inear *ntre *s variáveis *u* se **seja </line>

<line> *stu*ar. Nessa conjuntura, Malik e Nasereddi* </line>

<line> (2006) *firmam que a c*mada o*ulta está entr* * ca*ada de entrada * a camada de saíd*, e a </line>

<line> sua finalidade é identif*car a**ibutos especiais dos dados. </line>

<line> O *e*env*lvime*to </line>

<line> da RNA depende da espe*ificação *a sua arquitetura, q** </line>

<line> é </line>

<line> definida *elo número de neurônios que compõe as *amadas de entrada e de saíd*, bem como </line>

<line> o número de cama*as escondidas e a quant*dade d* neurônios qu* f*z** *art* del*s, além do </line>

<line> *alor </line>

<line> ót i m o dos </line>

<line> pesos de interligação que melhor d*sc*evam a relação entre en*ra*a e saída </line>

<line> (MALIK; NASEREDDIN, 20**). </line>

<line> Nesse c****x*o, Mc Ne*i* (200*) destaca que a* *edes neur*is rela*ionam u* co*junto </line>

<line> de variá*eis </line>

<line> de entrada para um ou *ais co*ju*tos de variáveis </line>

<line> *e saída. A *i*erenç* entre </line>

<line> essa meto*ologia e as demais técnicas é que a red* neur*l faz *so de u*a ou *ais camadas </line>

<line> *cultas, n*s q*ais as variáveis de e*trada são transformadas *, seg**do o autor, es*a ca*ada </line>

<line> e*co*d*d* rep*e*enta uma mane*ra muito efic**nte </line>

<line> pa*a mo**lar process*s </line>

<line> estatís*icos não </line>

<line> linear*s. </line>

<line> Dentr* os div*rsos tipos de redes neurais *r**ficiais e*isten*es, Hayki* (2001) *e*taca </line>

<line> três principais, quais s*ja*: ** redes alimentadas a*iante com camada úni*a, *s redes </line>

<line> a*imenta*as dir*t**en*e com múl*iplas c*madas e as red*s rec***entes. S*gundo o autor, </line>

<line> redes *limenta*as </line>

<line> adiante com c*mada ú*i** são a forma mais s*mples </line>

<line> *e *ma rede </line>

<line> de </line>

<line> camad*s, em que *e tem </line>

<line> uma c*mada de entrada de </line>

<line> *ós de fonte que se projeta so*re uma </line>

<line> camada de saída de neu*ônios, mas não o c*ntrári*. </line>

<line> O segun*o ti*o de RNA é a rede *lime*t*da diret*mente com múltiplas c*m*das. Ess* </line>

<line> mode*o s* distingue do ant*rior pela presença *e uma o* mais cam*da* ocultas, cujos nós </line>

<line> comp*taciona*s são *h*mados de *eurôn*os o*ultos. Através da adiçã* d* um* </line>

<line> ou mais </line>

<line> ca*adas *culta*, é possível extrair estat*st*cas de ordem *l*vada, *e modo q*e a *ede *dquire </line>

<line> um a </line>

<line> perspec*iva </line>

<line> global apesar </line>

<line> *e sua conectiv*dade local, </line>

<line> devid* ao conjunto ex*r* de </line>

<line> conexões sin*pticas e da d*men*ão extra de *nter**ões neurais </line>

<line> (CHURCHLAND; </line>

<line> S*JNOWSKI, 19*2). Já as **des r*correntes se d*stinguem das r*des neurais alimentadas </line>

<line> adiante *or ter no mínimo *m laço de realimentação. Uma rede recorrente p**e, po* *xemplo, </line>

<line> consistir de um* ca**da de *eurônios, com cada um deles alimentando seu sinal de saída de </line>

<line> volta pa*a a* e*tra*as de todos os d*m*is neurôn*os (H*YKIN, 2001). </line>

<line> Cavalheiro et al. (2010) af*rmam que as redes neurais apre*entam *u*s *ases disti*ta* </line>

<line> em sua metodologia, * aprendizag** e o teste. *e*undo os aut*res, n* *ase de aprendizagem </line>

<line> *ã* apresentados estímulos *a en*rada </line>

<line> da rede, denominados p*drõe* de trei*amento, </line>

<line> *u </line>

<line> Rev. FSA, Teresina PI, v. 14, n. 6, art. 3, p. 49-71, nov./dez. 2017 </line>

<line> www4.fsanet.com.br/re*ista </line>

<line> J. G. S. Muntaser, V. *. Silva, A. *. T. P*nedo </line>

<line> 5* </line>

<line> i**ut, *ue f*rão com </line>

<line> que o método encontre os me*mos n*s resultad*s ou *ar*e* que serão </line>

<line> testados na fase de *est*. N*ss* fase ** te*te, é demonstr*da a c**acidad* de gener*li*ação d* </line>

<line> rede, pois seus resulta*o* *everão ser signi*ica*ivos, visto *ue seus pesos foram ajust*do* na </line>

<line> *ase anterior. </line>

<line> O aprendi*ado de uma *ede neural *rtificial ocorre à medida que o* peso* sináp*ico* </line>

<line> são ajustado* *om base e* alg*ma regra pré-es*abelecida (FRAN*O; STEINER; 201*). </line>

<line> Braga, C*rvalho L**ermir (201*) afirmam que aprendi*ado é * pr*c*sso p*lo *ual </line>

<line> e </line>

<line> o </line>

<line> os </line>

<line> parâmetr*s livre* *e </line>

<line> uma *ede neu**l são </line>

<line> ajustados *or *eio *e u*a for*a co*tin*ada </line>

<line> e </line>

<line> esti*ula*a pelo ambient* ext*rno, sendo </line>

<line> o tip* es*ecífico de apre*dizado de*inido pela </line>

<line> ma*e*ra particular *omo ocorrem os ajus*es dos *arâmetros livr*s. </line>

<line> Diversos métodos t** sido pr*post** para o proc*sso d* tre*namen*o de redes n*ura*s. </line>

<line> Na *aior parte deles, o tr*i*ame*to é **assi*ic*do c*mo híbrido, *ma v*z que é **vidid* em </line>

<line> dois está*ios. No *rime*r* *stágio, o número d* **nçõe* e seus par**etros são d*terminados </line>

<line> por mét*dos nã* su*e*vision*d**; já no segu*do estági*, os pesos do* neurônios de saída são </line>

<line> ajust*dos. De*ido ao fat* *e que a *aí*a </line>

<line> dos neurônios da c*mada *nter*ediária é um v*to* </line>

<line> linearmente sepa*ável, os pesos </line>

<line> pode* *er determinados </line>

<line> po* modelos *inear*s (BRAGA; </line>

<line> CA*VALHO; LUDERMIR, *011; HAYKIN, 2001). </line>

<line> *.*. Redes neurais *a pre*i**o do *e*c**o fi*anc***o: uma revisão </line>

<line> Div*rsos são os </line>

<line> estudos que </line>

<line> u**lizam redes neu*ais artifici*is como </line>

<line> fe*rament* de </line>

<line> previsão *o mercado financeiro. Sob*e essa questã*, *uresen et al. (2011) descr*vem RNAs </line>

<line> como uma das melh*res **cnicas *ara modelar o mercad* de ações. Segundo os auto*es, uma </line>

<line> rede neur*l nã* contém </line>

<line> *m padrão de fórm*l* * pode ser fac*lmente adaptada </line>

<line> às mu*anças </line>

<line> que ocorrem no mercado devido, principalme*t*, à sua capacidad* </line>

<line> de aprendiza**m * </line>

<line> de </line>

<line> *azer **terações de acordo co* o q*e foi aprendido. </line>

<line> O primeiro *odel* para a previ*ão do me*c*do de ações que utilizou redes *eu*ais foi </line>

<line> desen*ol*i*o por Whit* (1988). O autor u**lizou **a *ede neural se* realimentação para </line>

<line> anal*s*r os *etorn** diários e detectar mudanças no* pre*os das *ções *a IBM, c** o *bjetivo </line>

<line> de testar a </line>

<line> teoria do mercado e*i*iente pro*osta p*r *ama (1970), *u* afirma qu* os preços </line>

<line> da* ações de u* ativo ref*etem as informações d*spo****is sobre *nstituição e*iss*ra, * </line>

<line> impossibilitando ao* inves**dores qualquer ganho anorma*. Embora os resultados enc**trados </line>

<line> *or W hi t * </line>

<line> (*9*8) *ão tenham alc*nçado </line>

<line> ní*eis al*o* de *r*dição, a p**quisa destacou </line>

<line> * </line>

<line> po*encial e*istente para este tipo de aná*ise. </line>

<line> *ev. FSA, *e*es*na, v. 14, n. 6, art. 3, p. 49-*1, *ov./dez. 2017 </line>

<line> *ww4.fsanet.co*.*r/revis*a </line>

<line> Aplica*** de Redes Neur*i* *a Pr**isã* das Ações do Seto* de *etróleo e Gá* da Bm & FBovespa </line>

<line> *5 </line>

<line> Um estudo posterior cond**ido por *o*ari* e R*dorfer (1994) objetivou desen*olver </line>

<line> um sistema de </line>

<line> previsão de s*r*es tempor*is, baseado *m históricos d* ações da IBM **tre </line>

<line> maio </line>

<line> de 1961 * </line>

<line> novembro de 1962. *s a*tore* utilizaram dois modelos para *r*visão dos </line>

<line> preços: </line>

<line> um, baseado em </line>

<line> uma RNA s*m real*mentação, e out*o, **ilizando a met*do*ogia d* </line>

<line> *r*visão ARI*A, que se b*seia em pri*cípios </line>

<line> **tat*s*icos </line>

<line> para enc*ntr*r </line>

<line> u*a fórmula </line>

<line> apropria**, </line>

<line> para que os erros s*jam minimizados * não apresent*m padrõ*s. O *studo </line>

<line> concl*iu qu* redes neurais ob*iv*ram melhor resultado na prev*são dos *reços das ações. </line>

<line> Nessa conjuntura, Skabar e Clo*te (*00*) desenvolveram uma metodologia, utilizand* </line>

<line> redes neur*is trei**das para determinar os mom*nt*s mais adequad*s *ara a *om*ra e venda </line>

<line> *e ativo* financeiros. *s *utores ut**izar*m quatro sé*ies financ*i*as em </line>

<line> q*e o p*eço foi </line>

<line> comparad* com os reto*nos obtidos *or m*ios de análise de dados aleatórios a part*r de *ada </line>

<line> uma das séries. Os resultados indicaram q*e o índice *o* Jones fo* s*gnifica*ivamente mai* </line>

<line> elevado </line>

<line> qu* * preço es*e*ado d* série </line>

<line> aleató*ia, apoiando a*egação </line>

<line> d* que </line>

<line> algumas séries </line>

<line> finance*ras não são inteir*men*e a*eatórias. </line>

<line> O trabalho *e Ferre*ra, *as*on*elos e Adeodato (2005) apresen*o* um *ovo méto*o </line>

<line> de previsão a partir d* sér*es t*m*orais, que rea*iz* um proce*so evol**ivo, com o *n*uito de </line>

<line> proc*rar um número mínimo n**essário de d*mensões a sere* consi*era*os no problema de </line>

<line> determin*r *s cara*ter*sticas espaci*is d* série histór*ca. O mé**do p*o***to co*sis*e *m um </line>

<line> m*delo híbrido inte*igent* composto de uma rede neural artificial. O err* médi* ob*ido com a </line>

<line> modelo *oi de 1,8*, o que su*ere *ue *edes neurais são cap*zes de *rever a série o mercado de </line>

<line> ações com prec*são significativa. </line>

<line> Nesse conte*to, a p**quisa de Oliveira, Nobre e Zárat* (2013) propôs o desenho de um </line>

<line> modelo baseado </line>

<line> em RNA que *ermitiu preve* o comp*rta*ento **s p*eço* *o curto p*azo </line>

<line> das aç*es da Petrobrás, através da combinação de análise técnica, *undamentali**a e de *éries </line>

<line> tempora*s. Os </line>

<line> autores obtiveram níveis de p*ediçã* *cima de 84% e* todo* </line>

<line> os mod**os </line>

<line> co*struídos, sendo que * melhor resul*ado na previsão de preços da PE*** foi de 93,62%. </line>

<line> S** a mesma ótica, o estudo de Fr*n*o e Ste*ner (2014) *ti*izou modelos de redes </line>

<line> ne*rais artificiais para previsão d* séries te*pora** financeiras. Fo* feito um experimento com </line>

<line> o intui*o de testar *s redes em várias si*uações, princip*lm**te no que diz re*peito ao número </line>

<line> de neu*ônios *a </line>

<line> cam*da ocu*ta e às variações dos pes*s *niciais. Para as simul*ções foram </line>

<line> escolhidas as dez a*õe* de maior pes* na comp*sição do Índice Bove*pa * *s </line>

<line> dados </line>

<line> de </line>

<line> *nt*ada da rede *oram a* cotações históricas das a*õ*s e*colhi*as. *s autores co*cluíram que </line>

<line> as red** mos*r*das estão a*tas * fazer previ*ões de razoável acuid*de, m*smo em moment*s </line>

<line> de vo*a*ilidade no mercado. </line>

<line> Re*. FSA, *eresina PI, v. 14, n. 6, art. 3, p. 49-71, no*./dez. 2*17 *ww4.fsan*t.com.br/revi*ta </line>

<line> J. G. S. Muntase*, V. P. *ilv*, A. S. T. Penedo </line>

<line> *6 </line>

<line> O *r*balh* de Arneri, Poklepovi e Aljino*i (2*14) d*senv*l*eu um mo*elo de rede </line>

<line> n*ural que p*de captu*a* a relação n** linear existe*te entre histórico* de retorno* e va**ância </line>

<line> condicional de açõ*s obtida* * partir do *n*ic* CROBEX *a *ols* de Valores de Za*reb. Os </line>

<line> autores conseguiram </line>

<line> comprovar * sup*rioridade da estimaçã* ** </line>

<line> var*ânci* dos retornos da* </line>

<line> a*õe* a partir do método de redes neurais em relação * t*cnicas tradicionais. </line>

<line> Sumar*i e Wahydudi (*014) e*tud*ram o processo de tomada d* decis*o na n*gociaçã* </line>

<line> de açõ*s e opções c*m a </line>

<line> u**liza*ão de re*e* ne*r*is par* uma c*rtei*a simulada. A partir de </line>

<line> s**s resu*t*dos, os autore* concluí*am que o méto*o apresent* uma boa capacidade em prev*r </line>

<line> o preç* dos *tivos, e q*e a car*ei*a simulad* obteve retorno* consideráveis. Nessa *esma </line>

<line> *inha, a p*squisa de Dash, </line>

<line> D*sh e Bisoi (2015) utilizou r*des neu**is na *rev*são </line>

<line> e </line>

<line> modelagem p**cisa de dados financeiros. O mod*lo </line>

<line> pro*o*to pelos autores foi com**rado </line>

<line> com outr*s técnicas de previsão de séries temporais * os resulta**s indicaram qu* re**s </line>

<line> neurais oferec*m melhorias si*n*fi*at**as *o des*mpe*ho d* previs*o de v**atilidad*. </line>

<line> 3 *ET*DOLOGIA </line>

<line> Nesta *eç*o, di*idida em quat*o subseções, foram aborda*as a classif*cação *a </line>

<line> pesquisa, a *e*inição *a amostra e dos dad*s, *lém da descrição das *a*iáveis * do modelo *e </line>

<line> rede neu*al qu* *ora* ad*tad*s. </line>

<line> *.*. Definição da pesq*isa </line>

<line> O </line>

<line> presente est*do é classifi*ado, qua*to à forma e **ordagem do problema, </line>

<line> como </line>

<line> q*anti*ativ*, visto *ue sã* empregadas técnic*s *atemáticas c** o intuito d* at*ngir alguma </line>

<line> r*pre*e*tat**idade *umérica. </line>

<line> No que tange ao universo *a matriz teór*ca </line>

<line> e do* o*j*tivos, esta pesq*isa ** </line>

<line> ca*acteriza como descritiva. Gil (20*2) afirma que as pe*quisas descrit**as </line>

<line> bus*am </line>

<line> essencia*me*te descrever a* cara*teríst*cas de determina*a </line>

<line> p*pulação </line>

<line> ou fen*meno, </line>

<line> **sim </line>

<line> *omo esta*elecer re*açõe* *ntr* variáveis. Sell*iz (1967) comple**nta, expond* que este tipo </line>

<line> de pesquisa tamb*m estu*a o *elac*onamento d* alg* em relação a *lguma </line>

<line> outra *oisa, </line>

<line> possibilita*do verif*car a f*eq**ncia de aconteci*en**s, e po*sibilitando c**ar mecanismo* de </line>

<line> previsão. </line>

<line> No que se r*fere à *mostra e *os dados, est* investig*ção utili*ou dados sec*ndár*os </line>

<line> *olet*dos no b*nco ** dad*s *co*omática e *os s*tes da Associ*ção Nacional dos Fabricantes </line>

<line> Rev. FSA, Ter*sina, *. 14, n. 6, art. 3, p. 49-71, nov./dez. 2017 ww*4.fs***t.com.br/revis*a </line>

<line> Aplicação de Redes Neurais na Previsão das Ações do Setor d* Petróleo e G*s da B* & FBov*s*a </line>

<line> 5* </line>

<line> de Veículos Au*omotores (A*FAVEA), ** Banco *entra* do Br*sil (BACEN), da Bolsa </line>

<line> de </line>

<line> Valor*s, Mer*adorias * *uturos de São Paulo (BM&*Bove*pa), e da Fund*çã* Getúlio </line>

<line> Vargas (FGV). O c*njunto de amo*tra* foi s*lecionado com bas* n* trabalho de Oliveira, </line>

<line> *obre * Zárate (2013), *ue propôs o de**nho de um modelo baseado em **A qu* permitiu </line>

<line> p*eve* o compor*amento dos *reços das açõe* d* Petrob*ás. *egundo os auto*es, o *od*l* de </line>

<line> *ede neural </line>

<line> *riado por *le* pod* ser ad*pt*d* para </line>

<line> tentar prever o comportamento d* ou**as </line>

<line> a*õ*s, fato </line>

<line> esse que in*pirou o pr*sente e*tudo. Com isso, a amostra </line>

<line> foi </line>

<line> composta pelos </line>

<line> pr*ços das ações das de*ais empresas bras*leiras que *o*põe* o *etor de Petróle* * Gás *a </line>

<line> B*&FBo*espa, </line>

<line> o </line>

<line> que fez *om q*e a amos**a final ** e*volva cinco empresas, conforme </line>

<line> o </line>

<line> Quadro 1. </line>

<line> Quadro 1 - Emp**sas que com*õe a a*ostra d* estudo </line>

<line> Empres* </line>

<line> Código </line>

<line> Se*or </line>

<line> *egm**to </line>

<line> Compa*hia de Gá* *e São Paulo </line>

<line> CGAS5 </line>

<line> Petróleo e G*s </line>

<line> Exploração, Refi*o e Distribuição </line>

<line> OGX *etr*l*o </line>

<line> OGXP3 </line>

<line> P*tróleo e Gás </line>

<line> Exploração, Refin* * D*strib*ição </line>

<line> **finaria d* Petr*leos Manguinho* </line>

<line> **MG* </line>

<line> Petról*o e *ás </line>

<line> Exp*oração, Refino * Dist**buição </line>

<line> P*troRio </line>

<line> PRIO3 </line>

<line> P*tró**o e G*s </line>

<line> *xpl*ração, Refino e Distribuição </line>

<line> Quei*oz G*lv*o E*ploraç** e **o*ução </line>

<line> QGEP3 </line>

<line> Petró*eo e Gás </line>

<line> Exploraç*o, ***i*o * Distri*uição </line>

<line> F*nte: Elaborado pelo* autores. </line>

<line> Os da*os *istóricos consistem nas observ*ções de variáveis no *eríodo de janei*o *e 2*10 a </line>

<line> dezembro *e 2015. O período es*olhido se de*e ao fa*o </line>

<line> de que os **os de 2008 e 200* </line>

<line> p*deri*m oc*sionar alt* *o*atilidade n*s ativos de*ido * c*is* do mercad* *inance*ro </line>

<line> inter*ac*onal. A period*cidade d*s in*orm*ções é </line>

<line> me*sal, visto que a maioria da* variáveis </line>

<line> *elecionadas *iv*ram sua* séries histór*cas di*ponib*li*ad*s mens*lmente, c**forme ap*ntam </line>

<line> Olivei*a, Nobre e Zárate (2013). </line>

<line> Rev. *SA, *eresina *I, v. 14, n. *, art. 3, p. *9-71, *ov./dez. 201* www*.fsanet.com.*r/re*ista </line>

<line> *. G. *. Mun*a**r, V. *. Silv*, A. *. *. Pen*do </line>

<line> 58 </line>

<line> 3.2 De**ni*ão das variáveis </line>

<line> As v*r*áveis qu* *ompus*ram o c**junto de dados neces*ários para *onstruir </line>

<line> o </line>

<line> *odelo de rede ne*ral **ram: o preço de abertura, o preço de fec*am**to, o preço mínim*, o </line>

<line> preç* máximo, a *édia móvel, a* Bandas de Bollinger, o vol**e, * Índice On *alance </line>

<line> Volum* (OBV), o nível de e*prego, * preço do Petróleo Br*nt, as ve*d*s de *utomóveis do </line>

<line> mercado in*ern*, o Índ*ce de Con*ianç* do C*nsum*dor, os estoques f*nais de petról*o </line>

<line> dos </line>

<line> *stados Unido*, a </line>

<line> *art*cipação </line>

<line> de in*es*idores, a Taxa de *uros d* *e**ificado de Depósit* </line>

<line> Interbancário (CD*), a Tax* de Ju*os Selic, o Índice de Com*odit*es energéticas do Bras*l, o </line>

<line> Índice The New *o*k Stock Exc*ang* (NYSE), o *ovi*g Averag* Converge*ce Divergence </line>

<line> (MAC*), o indicador Momentum, a F*ixa P*rcentual de Will*ams, o Oscilador Esto*ástico, o </line>

<line> Índ*c* de Forç* rela*iva e a va*iação *ercentual do *ólar, co*forme es*udo de Oliveira, o </line>

<line> N*bre e *árate (*013), totalizando *4 variáveis. O q**dro 2 apresenta o r*sumo dessas </line>

<line> variáveis, *em co*o su*s respectivas definições e fontes. </line>

<line> Quadro 2 - Resumo das variáveis d* estudo </line>

<line> *ome </line>

<line> Defi*i*ão </line>

<line> Fonte </line>

<line> Preço de abertu*a </line>

<line> P*eço de a*ertura *a ação *o *ês em qu**tão. </line>

<line> Economát*ca </line>

<line> Preço d* f*chament* </line>

<line> Preço de fecha*ento da ação no mês em qu**tã*. </line>

<line> Ec*nomática </line>

<line> Preç* *ínimo </line>

<line> Preço mí*imo da a*ão n* mês no m*s em questão. </line>

<line> Economática </line>

<line> *reç* máxi*o </line>

<line> *reço *á*im* da ação no mês em *uestão. </line>

<line> Economática </line>

<line> Médi* *óv*l </line>

<line> Média mó*el dos *reç*s da ação no mês *m ques*ão. </line>

<line> Econ*mát*ca </line>

<line> Ba*das de Bolli*ge* </line>

<line> 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. </line>

<line> *conomática </line>

<line> Volume </line>

<line> Re*ultado da soma das c*tações de fechame*t* no mês em ques*ão, *ividida pela *ua*tidade de dia* d*st* mês. </line>

<line> *c**om*tica </line>

<line> Ín*ice O* Balance Volume (OBV) </line>

<line> 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 </line>

<line> Econom*tica </line>

<line> Rev. *SA, T*res*na, v. 14, n. 6, art. 3, p. 49-71, nov./dez. 2017 </line>

<line> www4.fs*net.com.br/revista </line>

<line> Aplicação de R*des N*u*ais na Previ*ão das A*ões do *etor *e Petróleo * *ás da Bm & FBovespa </line>

<line> 59 </line>

<line> </line>

<line> </line>

<line> </line>

<line> 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. </line>

<line> </line>

<line> </line>

<line> </line>

<line> Índice *o Nível de Emp*ego Fo*mal </line>

<line> Índice do Ba*co Cen*ra* q*e m*de a **a**idade de vagas d* empregos forma*s preen*hidas. </line>

<line> BA*E* </line>

<line> *reço do Petróleo Brent </line>

<line> Pr*ço do petróleo extraído *o Mar d* No*te e comercializado na Bolsa de Valores de Londres. </line>

<line> Econom*t*ca </line>

<line> Vendas *e au*omó*eis </line>

<line> 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. </line>

<line> ANFAVEA </line>

<line> Í*d*ce de Confiança do C ons um i d*r </line>

<line> 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. </line>

<line> FGV </line>

<line> Estoqu*s *inais Petróleo EUA </line>

<line> Quant*dade de óleo e pr*duto *ue e*tá disp*nível em armaze*amento nos Estados Unidos. </line>

<line> **o*o*á*ica </line>

<line> Partici*ação ** *nves*idores </line>

<line> O *ercent*al de p*rtic*paçã* d* mai*r in*estidor nas distribuições públic** de ações da amostra. </line>

<line> Econo**tica </line>

<line> Taxa de juros CDI </line>

<line> 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. </line>

<line> BA*EN </line>

<line> Taxa de j*ro* Selic </line>

<line> Taxa do S**tema Especial d* Liquidação e Custódia (SELIC) que * tida como *eferência para as oper*ções *i***ceiras de crédito n* mercado. </line>

<line> *ACEN </line>

<line> Índ*ce de Comm*di*ies ener*étic*s do Brasil </line>

<line> 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. </line>

<line> BACEN </line>

<line> Índice The New York S**ck E*change (NYS*) </line>

<line> Ín**ce que reflet* o valor ** mercado das ações comerci*l**adas na Bo*sa de Valo*es de Nova Y*r* </line>

<line> Economática </line>

<line> Moving Average Converge*ce Divergence (MACD) </line>

<line> 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) </line>

<line> E*o**mática </line>

<line> R*v. FSA, Te*e**na P*, v. 14, n. 6, art. 3, *. 49-71, *ov./dez. 2017 </line>

<line> www4.fsanet.com.br/*evista </line>

<line> J. *. S. M**ta*er, V. P. S*lva, A. S. T. Penedo </line>

<line> 60 </line>

<line> </line>

<line> </line>

<line> 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. </line>

<line> </line>

<line> </line>

<line> </line>

<line> </line>

<line> *ndi*a*or Moment*m </line>

<line> 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. </line>

<line> Economática </line>

<line> Faixa Percentu*l de Willi*ms </line>

<line> Det**mina as z*nas de c*mpra *u **nda de um ativo, at*avés *e po*sív*is pontos de *u*a*ça. </line>

<line> Economática </line>

<line> Osc*lador **t*cástico </line>

<line> 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. </line>

<line> E***omática </line>

<line> Índic* de Força Rel*tiva </line>

<line> 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*. </line>

<line> Ec**omátic* </line>

<line> Variaçã* Percentu*l Dólar </line>

<line> 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. </line>

<line> BACEN </line>

<line> *onte: Elab*rado pelos autores. </line>

<line> Tendo em mente a amostr* e a forma**ção </line>

<line> da pesquisa, fa*-se *ecessária *ma </line>

<line> descr*ção mai* deta*hada da ferrame*ta u**liza*a, qu* sã* as re**s neurais artificiai*. </line>

<line> *ev. FSA, Teresina, v. 14, n. 6, a*t. 3, p. 49-71, n*v./dez. **17 </line>

<line> ww*4.fsane*.*om.b*/revista </line>

<line> Aplicação de Rede* *eurais na Previs*o da* Açõ*s do *etor de Petróleo e Gás da Bm & FBovespa </line>

<line> *1 </line>

<line> 3.3 Modelo ** rede neural </line>

<line> *ara re**iz*r a ***visão do pr*ço d* fechamento das açõ*s *as empresas selecio**das </line>

<line> *a amo**ra, foi *tiliza*o * modelo de rede neural feedf**war* Multicamadas, conforme </line>

<line> proposto </line>

<line> p** Ol*ve*ra, Nob*e e Zá*a*e (2**3), que afir*am </line>

<line> *ue e*se tip* de </line>

<line> *ede possu* </line>

<line> e*iciên*ia no *rocesso de pre**são de sér*es tempora*s, e capacid*de </line>

<line> inerente d* aprend*r </line>

<line> e </line>

<line> reconhecer * pa*tir *e dados não lineares. De*sa maneira, f** construído um ***elo de rede </line>

<line> 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* </line>

<line> estudo. </line>

<line> Para trein*men** e test* da rede neura*, foram utilizados os preços da* ações que </line>

<line> compõem a amos*ra. *om isso, 75% dos </line>

<line> dados d* rede for** util**ados para tre*namento, </line>

<line> 1*% </line>

<line> par* valida*ão e 15% para te*te. A *stru**r* da rede é *omp*sta p*r três camadas, </line>

<line> *ncluindo uma camada de entra*a, um* cama*a ocult* e uma camada de s*ída, confo*me </line>

<line> a </line>

<line> fi*ura 1. </line>

<line> Figur* 1 - Estrutur* *a r*d* neur*l </line>

<line> Fonte: El*b*rad* pelo* autores. </line>

<line> * n*mero d* Neu*ônios na camada de entr*da é igua* à quantidade de var*áveis que </line>

<line> *o*puseram conjunt* *e da*os n*cessários * </line>

<line> par* const*uir o modelo </line>

<line> de re*e, ou seja, </line>

<line> 24 </line>

<line> camadas, visto que fo*am utilizadas 24 v*riáveis. Já o número de neurônios na camada </line>

<line> de </line>

<line> saíd* é de a*enas um, *isto </line>

<line> que foi o *al*r das ações de cada </line>

<line> e*presa *revisto pela rede </line>

<line> neur**. Por f*m, tem-se o número *e neurônios da *a*ada ocu*ta, que foi determi*ado </line>

<line> *onforme a equação *baixo: </line>

<line> R*v. FSA, Teresina PI, v. 14, n. 6, art. 3, p. 49-71, n*v./dez. 2017 </line>

<line> www*.**anet.com.b*/rev*sta </line>

<line> J. G. S. Munt*ser, V. P. Silva, A. S. T. Pene*o </line>

<line> ** </line>

<line> Em que m * N repr**entam o n*mero de ne*rôni** da c*mada de sa*da * *a camada de </line>

<line> entrada, re*pect*vamente. Esta equação *oi propo*ta por H*ang (*003) e foi utilizada p**s, </line>

<line> s*gundo Oliveira, Nobre e Zárate (2013), </line>

<line> seu uso melhora o processo de a*rendizagem </line>

<line> em </line>

<line> *ede. Com isso, o modelo de *ede neural *oi composto por *7 ca*ad*s ocultas. O a*goritmo </line>

<line> escolhido para o treinamento da rede f*i o Backpropagation que, na concepç** dos autores, </line>

<line> pr**ura **im*nar a in*luência negativ* de *eriv**iv*s parciais *o ajuste **s pes*s. </line>

<line> Pa*a *v*lia* o d*sempe*ho *o *odelo *eural, as quatro medidas utilizad*s na pesquis* </line>

<line> de Oliv*ira, Nobre e Z*rate (2013) *ambém foram selecionadas, se*do *las o Erro Médi* </line>

<line> Per*ent*a* Ab**luto (MAP*), qu* é a média d*s erros *ercentu*is absolutos *as previ*ões e </line>

<line> se m*s*ra bastante d*dático, pois for*ece os **ros médios *m perce*tuais, calculado através d* </line>

<line> e*u*ção aba*xo: </line>

<line> O Erro Q*adrático Médio (MSE) * * mé*ia do s*ma*ó*io dos quadrados *os *rros </line>

<line> o**idos *el* rede ne*ral. Para um d*do c**junto de treiname*to, esse erro r*pres*nta **a </line>

<line> 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 </line>

<line> indicador para o poder preditiv* do m*delo, de mod* que, q*an*o *ais pró*i*o o *esul*ado </line>

<line> fo* de zero, melhor será esse poder de previsão, sendo calculado a*r*vés da *quação a*aixo: </line>

<line> O Coefi*iente U d* THEIL serve para medir o quant* *s resul*ados sã* mais efica*** </line>

<line> d* que uma *revisão ing*nua ou *rivial. Se o coe*iciente d* THEIL for igual a um, o m*delo </line>

<line> test*d* tem o mesmo desempenho de *ma escolha *leat*ria; caso o resultado for m*ior d* que </line>

<line> *m, o *odelo tem um desempenho inferior a uma esc*lha </line>

<line> alea**ri* e, se o coeficient* for </line>

<line> me*or do que um, * model* d* previsão é superio* a uma *scolha a*eató*ia. Q*anto mais </line>

<line> próx**o o v*lo* obt*do for *e zer*, me*hor *erá o *esultado do modelo de **evisão. O </line>

<line> coeficiente *e THEI* é cal*ulado atra**s da equa*ão a*a**o: </line>

<line> Rev. *SA, Teresi*a, *. 1*, *. 6, art. 3, *. 49-71, **v./de*. 201* </line>

<line> www4.fsanet.com.b*/revista </line>

<line> A*licaçã* d* Redes N*ura*s na Prev*s*o das Ações d* *etor de Pe*r*le* e Gá* da Bm & FBovespa </line>

<line> 63 </line>

<line> E por fim a Po*c*nt*ge* de Cor*eta Prev*são *irecional (POCID), *ue mede o </line>

<line> *ercentu*l de acerto qu*nto à *en*ência da série, co* o intuito de se pre**r as *lterações da </line>

<line> direção, ou sej*, se * *alor *uturo irá subir ou cair em *ela**o ao valor atual, de *aneira que, </line>

<line> quant* mais próximos </line>

<line> *stiverem o* valor*s de 10*, *elhor ser* o Modelo de </line>

<line> prev*são, </line>

<line> *onforme e*uaç** aba**o: </line>

<line> Em que D = 1, se (targe*t - targe*t-1) (o*tput t - ou*putt-1) > * e * = 0, se (tar**** - targett-1) </line>

<line> (outp*t t - outpu*t-1) < 0. A *e*uir, tem-** a disc*ssão e an*lise dos resultados da pesquisa. </line>

<line> 4 RESULTA*OS E DIS*USS*ES </line>

<line> * *n*lise e discussão do* r*sultados tem início com o detalhamento das funções </line>

<line> de </line>

<line> ativação adotad*s no p*o*e*so de ap**n*izagem. F*ra* ut*l*z*das a funçã* sigmoidal, que faz </line>

<line> com que a saída do neurônio seja *ormali*a*a entre 0 e 1, com o objetiv* de gerar </line>

<line> esta*ili**d* no sistema, *vit*ndo que os pes** vari*m *uito depois que o **l*r *a saí*a já se </line>

<line> encontre pr*ximo a *m dos extremo*, e a t*ngente h*perból*ca, que pres*rva a fo*ma </line>

<line> sigmo*dal da função </line>

<line> logística, mas as*ume v*lores positi*o* * negat*vos, -1 e </line>

<line> 1 </line>

<line> (RUMELHAR*; HINTON; WILLI*MS, 1986). </line>

<line> Com isso, foi obtid* um t*tal de 150 observ*çõe* pa*a as cinc* empresas estud*das no </line>

<line> per*od* de j*neiro de 2*11 * de*embro de 2015. A quantid*de d* obse*vações *e *ados obtida </line>

<line> para cada empr*sa, como t*mb*m os r*s*ltados alcança*os pelas q*atro medidas d* erro </line>

<line> *tilizadas na pesqui*a para avaliar * desempenho *o model* neural são expos*os na ta*ela 1. </line>

<line> *ev. FSA, Te*es*na PI, *. 14, n. 6, art. 3, p. 49-**, *ov./dez. 2017 </line>

<line> w*w4.fsa*et.com.b*/revista </line>

<line> J. G. *. Muntaser, V. P. Silva, A. S. *. Pene*o </line>

<line> 64 </line>

<line> T**ela 1 - Comp*raçã* dos resultados obtidos *elo *odelo de r*d* neura* </line>

<line> Qua*t*da*e </line>

<line> MAPE </line>

<line> *SE </line>

<line> T H E IL </line>

<line> POCID </line>

<line> de </line>

<line> *b*ervações </line>

<line> Companh*a </line>

<line> de Gá* de </line>

<line> 0 ,1 5 7 6 </line>

<line> 0 ,0 1 0 6 </line>

<line> 0 ,0 9 2 6 </line>

<line> 4 1 ,6 * 6 7 </line>

<line> 2* </line>

<line> São Paulo </line>

<line> *GX </line>

<line> 1 ,5 4 * 2 </line>

<line> 0 ,0 8 9 9 </line>

<line> * ,1 7 2 9 </line>

<line> 2 1 ,4 2 8 * </line>

<line> 28 </line>

<line> Petról*o </line>

<line> Refinar*a de </line>

<line> Petróleo* </line>

<line> 7 ,1 3 5 7 </line>

<line> 0 ,2 9 7 5 </line>

<line> 0 ,4 3 9 2 </line>

<line> 6 1 ,5 3 8 5 </line>

<line> 13 </line>

<line> *anguinh*s </line>

<line> P*troRio </line>

<line> 1 ,9 8 6 5 </line>

<line> * ,1 0 6 7 </line>

<line> 0 ,2 1 6 5 </line>

<line> 3 8 ,2 * 7 9 </line>

<line> 47 </line>

<line> Queiroz </line>

<line> Galvão </line>

<line> 0 ,2 4 5 6 </line>

<line> 0 ,0 0 6 7 </line>

<line> 0 ,1 4 9 6 </line>

<line> 60 </line>

<line> 15 </line>

<line> Expl*ração e </line>

<line> Produção </line>

<line> Fonte: Res*ltados da pesquisa. </line>

<line> Perce*e-se, através dos resultad*s expostos na t*b*la 1, que as em*r**as obtiveram um </line>

<line> baixo *ível de E*ro Médio Percent*a* Abs**uto (MAPE), </line>

<line> *ist* que o mai*r nível de erro </line>

<line> alca*çado foi na pr*vi*ão d* *ção *a *e*i***ia de Petróle** Mangu*n*os (RPMG3), que </line>

<line> re*ultou e* um MA*E de 7,14%. Ess* r*su**a*o demonst*a que o mod*l* d* rede </line>

<line> *eura* </line>

<line> pr*posto *oi capa* de pr**er 9*,86% do comportamen** d*ss* *apel foi sem*lh*nte ** e </line>

<line> o**ido por Oliveir*, Nobre e Zárat* (2*13), *ue re*el*u um *APE de 5,45%, alcan*ando *m </line>

<line> pode* d* p*ev*são de 94,55% n* ação da Petrobrás (PETR4). </line>

<line> As de*ais *ções analisad*s obt*veram um MAPE ainda mais baixo se*do, </line>

<line> res*ectivam*nt*, 1,99% para a ação da Petro*io </line>

<line> (*RIO3), 1,54% para a OGX Pe*róleo </line>

<line> (OGXP3), 0,*5% para Queiroz Galvão E*ploraç*o * Produção (QGEP3) e 0,16% *ara a </line>

<line> a </line>

<line> Compan*i* de Gá* de São Paulo (CG*S5). Tais **sult*do* demonstr*m u* pode* d* pre*is*o </line>

<line> do modelo de 98,*1%, *8,4*%, *9,75% e 98,8*% *esp**tivamente. </line>

<line> Ana*isando o *rr* *uadrát*co Méd*o (MSE), p*rcebe-se que o modelo de rede neural </line>

<line> obteve maior poder de pre*is*o pa** *s açõe* QGEP3 e CGAS5, </line>

<line> alcan*a**o os s*g*i*tes </line>

<line> res*lta*os, respe*tivamente: 0,0067 e 0,0106. A*e*a* de *m pouco mai*r, a pesquisa de </line>

<line> Rev. FSA, **res*n*, v. 14, n. *, art. 3, *. 49-71, no*./dez. 20*7 www4.fsanet.com.br/revist* </line>

<line> A*licaçã* de Re*es Neurais *a Pr*vis*o da* Ações do Seto* de *etr*leo e Gás d* Bm & FBov*sp* </line>

<line> 65 </line>

<line> Oliveira, No*re e Zárate (2013) *bteve valor d* *SE semelhant* na previsão </line>

<line> da PETR4, </line>

<line> sendo de, aproximadamente, 0,040**. </line>

<line> As demais empresas estudad*s obt*ve*am valore* de MSE um </line>

<line> pouco m*is elevados, </line>

<line> *endo 0,0899 pa*a a OGXP30, 0,2975 para RPMG3 e 0,*067 para * PRIO*. Percebe-se uma </line>

<line> perda de *oder de prediç** do modelo *rop**to nesses t**s papéis, principal*ente quando </line>

<line> *ompa*ados *om os *btidos no tra*a*h* de F*anc* e Steiner (2014), *or exe*plo, que </line>

<line> enc*ntrou um MSE d* aproxi*adamente 0,0645. *isto q** os valores de MSE alcançad** </line>

<line> fo*am próx*mo* de zer*, sugere-se um bom poder *e previsão para o modelo *rop*sto. </line>

<line> O *studo s*gue com a análise do Coefi*ie*t* U *e Theil que, conforme comentado na </line>

<line> me*odol*g*a, mede o q*anto *s resultados são mai* eficaz*s do que uma previsão i*g*nu* *u </line>

<line> trivia*. Todos os resu*tados alcançado* * partir desta métr**a *oram menores que 1 (CGAS5 = </line>

<line> 0,0926; OGXP3 = 0,1*29; RPMG3 = 0,4*92; PRIO3 = 0,2165; *GEP3 = 0,1496). Suge*e-s*, </line>

<line> com isso, qu* o modelo </line>

<line> *e rede *eural ut*l**ado </line>

<line> *o presente estudo * mai* eficaz para </line>

<line> pre**são das </line>

<line> ações das empresas *stu***as do q*e *ma escolha feita de *aneir* aleat*ria. </line>

<line> Vale ressaltar que os resultados foram inferiores, quando compara**s aos alcançados </line>

<line> n* </line>

<line> e*tudo de Oli*eira, Nobre e Zár*te (*013), *ue *bteve um Coe*iciente U *e THEIL ma*s </line>

<line> próximo d* zero *a previsão da aç*o da Petrobrás, sendo de, aproximadamente, 0,0*61. </line>

<line> *m se*uida, têm-se os resu*tad** alc*nçados pela mé*rica *a Porcentagem d* Corre*a </line>

<line> Previsão Direcional (P**ID). Ta*s resu*tados não *oram *atisfa*órios para três das açõe* </line>

<line> *studa*as, sendo elas a CGAS5, * OGXP3 e * PRIO* que obt*veram percentuais de POCID </line>

<line> de apr*ximadamente, 41,67%, 21,43% * 38,3%, *espe*tivamente. *á os re*ultados alcançados </line>

<line> n* previsão </line>

<line> das açõ** da R***3 e da QGEP3 foram satisfatórios, send* de, </line>

<line> aproximada*ente, </line>

<line> 61,54% e *0%, res*ectivamente. Entre*anto, val* ressaltar *u*, ape*ar </line>

<line> de </line>

<line> *atisfatórios, ess*s ú*timos *esultados foram infe*iores a* encon*ra*o na pe*quisa de Olivei*a, </line>

<line> *obre e *árate (20*3), </line>

<line> que o*teve um percen*ual de </line>

<line> PO**D no *alor de 93.62% </line>

<line> na </line>

<line> previs*o da ação PETR4. </line>

<line> Po* fim, tem-se * *xpos*ção da f**ura *, que *xpõe uma co**aração *ntre os d**os rea*s dos </line>

<line> p**ços das aç*es das empres*s estudad*s e os **lores alcan*a*o* pelo *ode*o de rede neural </line>

<line> pro*osto pelo estudo, a *artir da métric* MSE. </line>

<line> Rev. FSA, Teresina PI, v. 14, n. 6, art. 3, p. 49-71, nov./d*z. *017 </line>

<line> www4.fsanet.com.br/r*v*sta </line>

<line> J. G. S. Muntaser, V. P. Silva, A. S. T. Penedo </line>

<line> 6* </line>

<line> Figu*a ** - Com*a*a*ão *os *ad*s reais com os previst*s </line>

<line> *on*e: ela*orado pelos autores. </line>

<line> A partir da figura *, pe*cebe-se que os dados obtidos pelo mo*elo de pr**isão e os </line>

<line> dado* *eais segue* a *esma te*dência em t*ês d*s ações estu*adas, sen*o ela* * RPMG3, a </line>

<line> OGX*3 e a CG*S5. Na pri*eira, *or*m, exi*te um *onto de div*rgência, ** que o m*delo </line>

<line> de prev*são ac*s*u um ponto de alta, mas *ue, *a verda*e, a açã* manteve-se ba*x*. Apesar </line>

<line> dessa dif**en*a, *ode-se c*nc*u*r atravé* da análise dos gráfic*s que os resulta**s *lca**a*os </line>

<line> p*lo mod*lo de re** neural foram satisfató*ios na previs*o d* preço dessas ações. </line>

<line> Rev. FSA, *eresina, v. *4, n. *, art. 3, p. 49-71, n*v./d*z. 20*7 www4.f*anet.c*m.br/revista </line>

<line> Aplicaçã* de R*des *eurais *a Pre*isão das Aç*es do **tor de *etróle* e Gás d* Bm & FB*v*spa </line>

<line> 67 </line>

<line> Ent*et*nto, o me*mo não s* pode dizer das ações PRIO3 e QGEP3 qu*, c*nf**m* os </line>

<line> grá*icos da *igura 1, pe*cebe-se a existência de diversos pontos *e divergênc*a *n*re o* preços </line>

<line> re*is dessa* *ções e os valores obtidos pelo m*delo de re*e n*ural na pr*visão das mesmas. </line>

<line> 5. *ON*I*ER*ÇÕES FINAIS </line>

<line> * pr**e*te estudo teve c*mo objeti*o desenvo*ver um modelo de red*s *eurais </line>

<line> a**ifi*iais ba*eado n* mo*e** de Ol*veira, Nobre e Zárate (2013) **ra p*evisão de preços das </line>

<line> *ç*es *as empres*s brasilei*a* do setor de petróleo e gás *a BM&FBo*espa. </line>

<line> Para alcançar este objetivo, e *onfor*e orientação dos citado* a*tor*s, a amostra do </line>

<line> es*udo foi composta p*los preço* das açõ** das empresa* bras*le*ras que compõem * setor de </line>

<line> Petróleo e *á* da BM&F*ovespa (exceto a </line>

<line> Petrobr*s), sendo elas *ompanhia de Gás a </line>

<line> *e </line>

<line> *ã* Paulo (CG**5), a OGX Petró*eo (OGXP3), a Refinaria </line>

<line> d* Petróleos Ma*gui*hos </line>

<line> (RPM*3), a Petro*io (PRIO3) e </line>

<line> * </line>

<line> Que*roz *a*vão Exp*or*ção e Prod*ção (QGEP3). As </line>

<line> v*riá*eis que comp*se*am </line>

<line> o conj*n*o </line>

<line> d* dados fora* </line>

<line> as 24 utili*a*as na </line>

<line> pesquisa de </line>

<line> Oliveir*, Nobre * Zár*te (20*3), e os dados históricos **f*riram-se a observaçõ*s *e v*ri*veis </line>

<line> no período de ja*eir* de 2010 a dezembro de 2015. </line>

<line> *s *rimeiros resul*a*os enc*ntrados demonstraram que as empresa* obtive*am u* </line>

<line> baixo nível de Erro Méd** P**ce*tual Absoluto (MAPE), (RPM** = 7,14%; PR*O3 = 1,9*%; </line>

<line> OGXP3 = 1,*4%, QGE*3 = 0,25%; *GAS5 = *,16%). Tais re*ultados suger*m que o modelo </line>

<line> de rede </line>

<line> neura* p*oposto no estudo fo* capaz de prever 92,86%, *8,01%, 98,4*%, 99,75% </line>

<line> e </line>

<line> *8,84%, r*sp*ctivame*te, *o *omportame*to *e*sas </line>

<line> ações * f*i *emelhante ao obtido </line>

<line> na </line>

<line> pesqui*a dos a**ores bas*, que obtiveram </line>

<line> um M**E *e 5,45%, alca**a*do *m poder </line>

<line> de </line>

<line> previsão de 9*,55% *a pr*visão da ação *a **t*obrás (PETR4). </line>

<line> **alisan*o *s resultados obtidos * partir do Erro Quadrá*ic* Mé*io (MSE), pe*ce*eu- </line>

<line> s * que o </line>

<line> m*d*lo de </line>

<line> red* neur*l obteve maior pod*r de prev*sã* para as ações *GE*3 </line>

<line> e </line>

<line> CGAS*, alcançan*o os seg*intes r*sul*ados respectivamente: 0,*067 e 0,010*. Apesar de um </line>

<line> *ouco maior, a pesq*isa de O*i**ira, Nob*e e Zárate (201*) **te*e v*lor de MSE seme*han*e </line>

<line> n* previsão da PETR4, apr*ximadamente 0.04037. </line>

<line> *s demais empre*as *studadas o*tiveram valo*es de MSE </line>

<line> um po*co *ais elevados, </line>

<line> s*nd* 0,0899 p**a * OGXP30, 0,2975 para RPM*3 e 0,1067 *ara * P**O3. Percebe-se uma </line>

<line> perda de pode* </line>

<line> de p*ed*ção do mode*o proposto nesses t*ês papéis, principa*mente quando </line>

<line> comparad*s com </line>

<line> os obtidos no trab*lh* de F*anco e Steiner (2014), por exem*lo, que </line>

<line> encontrou </line>

<line> um MSE de, apr*ximadamente, 0,06**. Visto que os val***s </line>

<line> de MSE alcançados </line>

<line> Rev. FSA, Teresina P*, v. 14, n. 6, art. 3, p. 49-71, nov./dez. 2017 </line>

<line> www4.fsan*t.com.br/revista </line>

<line> J. *. S. Muntaser, V. *. Si*va, A. *. T. Penedo </line>

<line> 68 </line>

<line> fo*am próximos de zero, a*ribui-se um bom **der de *r**isão para o mo**l* pr**osto. </line>

<line> Em seguida fo* feita a análise do *o*fic*ent* U *e The*l, em que todos os resu*t*dos </line>

<line> a*ca*çad*s foram me*ores que 1 (CG*S5 = </line>

<line> 0,0926; OG*P3 = 0,1729; RPMG3 = 0,439*; </line>

<line> PRI*3 = 0,2165; QGE*3 = 0,1496), *chados esses *ue su*e*em que o modelo d* rede *eural </line>

<line> utilizado no present* e*tudo é mais eficaz *ara previsão das a*ões das *mpresas ****da*as do </line>

<line> q** uma e*colha f*ita de manei*a aleatória. Val* re*s*ltar q*e os r*s*ltados *oram in*e*iores </line>

<line> q*ando com*ar*dos a* al*ançados *o estud* de Oliveira, *obre e Zárat* (*0*3), que *bteve </line>

<line> 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* </line>

<line> cerc* de *,0261. </line>

<line> Adic*onalmente tê*-*e ** *esult*dos alca*ç***s </line>

<line> pela métrica *a Porcentagem d* </line>

<line> Correta Previ*ão Di*ecion*l (POCID). *ais resul*a*o* não *o*am sa**sfatóri*s pa*a três das </line>

<line> açõe* *studadas, *endo elas CGAS5, a OGXP3 e a a </line>

<line> PRIO3 qu* obtiveram percentuais </line>

<line> de </line>

<line> POCI* d*, aproximadamente, 41,67%, 2*,43% * *8,3% respectiv*m*nte. Já os resultados </line>

<line> alcançados na previsão das ações da RPM*3 e da QGEP3 f*r*m satisfató**os, send* de ce*c* </line>

<line> *e 61,54% e 60% respect*vament*. Entretanto, *a*e re*saltar q*e, a*esar de satisfat*rio*, e**e* </line>

<line> últ**** resultados fo*a* inferiores ao en*ontrado na </line>

<line> pesqu*sa *os aut*r*s base, que </line>

<line> obteve*am um percent*al ** POCID no valor de 9*.62% na previsã* da ação PETR4. </line>

<line> *or fim, foi expos*a uma comparação *ntre os dados *eais *o* preço* das ações d*s </line>

<line> empresas estuda*as e os valores **ca*çado* pelo modelo de re*e neural proposto pelo **tudo </line>

<line> a pa*tir da m*trica M*E. Observou-se </line>

<line> que os dados o*tidos pelo *od*lo de </line>

<line> previsão e o* </line>

<line> dado* reais seguiram a mesma ten*ê*ci* ** três da* açõe* estudadas, sendo el*s a *PMG3, a </line>

<line> OGXP3 * a *GAS5. Entretanto, o mesmo nã* se pôde di*er **s a*õ*s PRIO3 e QGEP3 q*e, </line>

<line> *po*t*ram diversos itens de </line>

<line> divergência e*tre os preç*s reais d**sas ações e o* val*res </line>

<line> ob*idos p*lo modelo de rede neural na *revisã* da* mesmas. </line>

<line> A partir dos *esultados alcan*ados neste estudo, conclu*u-se que o modelo de rede </line>

<line> neura* p*ra </line>

<line> previsão dos pre*o* da* ações *elecionadas </line>

<line> obteve resu*tados satisfatóri*s. *om </line>

<line> is*o, *ugere-se que as *edes neu*ais art*ficia*s *ão uma ferrame*ta *f*caz n* previsão </line>

<line> do </line>

<line> 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. </line>

<line> Re*salt*-se, por oportuno, *ale r*ssa*tar que o *ode*o de re*e con*tru**o com base n* </line>

<line> e*tudo de Oliveira, Nobre e *árate (2013) po** ser adapt*do para est*da* outras ações, e *ã* </line>

<line> some*te a* que fazem part* do setor es*o*hido n* pre**nte *studo. Sugere-se então que, e* </line>

<line> *esquisas *u*ur*s, este model* seja testad* co* a**eraçõ*s na e*colha das vari*veis setoriais, </line>

<line> bem como sej*m feitas </line>

<line> *daptações no modelo de rede, </line>

<line> com </line>

<line> ut*liz*ção </line>

<line> de diferentes </line>

<line> *uanti**des ** neurônios na camada oculta, pa*a que *e possa alcançar resul*a*os cada </line>

<line> vez </line>

<line> *ev. FS*, Te*esina, v. 1*, n. *, art. 3, p. 49-71, *ov./*ez. 20*7 www*.f**net.co*.*r/revista </line>

<line> Aplicação *e Re*es Neurais na Pr*visão das Ações do Set*r de Petróleo e Gás d* Bm & FBovesp* </line>

<line> 69 </line>

<line> ma*s sa*isfa*órios na *revis*o do *omp*rtamento das *ções **s div*rso* mercados * bol**s de </line>

<line> valores existente*. </line>

<line> REFERÊNCI*S </line>

<line> AR*ERI, J.; P*KLE*O*I, T.; *LJINOVI, Z. GA*CH based ar*ifici*l neur*l networks </line>

<line> in forecas*ing </line>

<line> *onditional variance of s*oc* retu*ns. *roatia* Opera*ion*l R**earch </line>

<line> Review. v. 5, n. 2, p. 329-343, *014. </line>

<line> BE*A*R*. G.; GARCIA, M. G. P.; *ARVEY, O. R. The role of *apital ma*kets in </line>

<line> eco*omic g**wth. Ri* de Ja*eiro: PUC, *99*. (Texto pa*a disc*ss** *. 342). </line>

<line> BOD*ANSKI*, Y.; POPOV, S. Neu*al network approach </line>

<line> t* forec*sting of qua*iperiodic </line>

<line> f*nancial time series. European *our*al of Operationa* Research, v. *75, p. 1357-13*6, </line>

<line> 2005. </line>

<line> BRAGA, A. *.; CARVALHO, A. P. L. </line>

<line> F.; *UDER*IR, T. B. Red*s neurais artificiai*: </line>

<line> teo*ia e apli*ações. Rio de Janeiro: LTC, 2011. </line>

<line> CAVALHE*RO, E. A.; CERETTA, P. S.; TAVAR**, C. </line>

<line> E. *.; TR*NDAD*, L. L. </line>

<line> Previsibilidade de mercados: *m estud* c*mparativo *ntre </line>

<line> Bovespa s&p500. Sociai* e * </line>

<line> Humanas, v. 23, n. 1, p. 61-74, 2010. </line>

<line> CHURCH*AND, *. S.; SE*NOWSKI, *. J. The compu*ationa* brai*. *ambridge: MIT </line>

<line> Pres*, 1992. </line>

<line> DA*H, R.; DASH, P. K.; *ISOI, R. A di*f*re**ial har**ny *earc* based </line>

<line> hy*rid </line>

<line> interval </line>

<line> type2 fuz*y *GARCH m*del for stock marke* volatility prediction. Intern*ti*nal Journal of </line>

<line> Approximate Re*soning, v. 59, p. 81-*04, 2015. </line>

<line> FAMA, *.F. E*ficie*t capital markets: a review o* theo*y an* emp*rical work. T*e Journal </line>

<line> of Finance, v. 25, p. 383-417, 1*70. </line>

<line> FER*EIRA, T. *. E.; VASCO*C*LOS, G. *.; ADEODATO, P. J. L. A ne* evo**tio*ary </line>

<line> m*thod for tim* se*ies *orecasting. In: </line>

<line> Gen*tic evolutio*ar* computatio* con*ere*ce, x.; </line>

<line> 2005, Washington. Ana*s Wash*ngton: G*C*O, 2*05. </line>

<line> FERSON, W. E.; SARKISSIAN, S.; S*MIN, T. *s*et p*ic*ng mode*s wit* conditional b*tas </line>

<line> and alphas: The effects ** data m**in* and sp*rious regression. </line>

<line> Journal of Financial *nd </line>

<line> Qua*ti*ative Ana*ysis, v. 43, n. 2, p. 3*1-353, 200*. </line>

<line> FRANCO, D. *. B.; *TE*NE*, M. T. A. Estudo comp*rativo ** redes neur*is ar**ficiais para </line>

<line> pre*i*ão de s**ies temporais *inanceira*. In: S*mpósio d* pesquisa operacional e logíst*ca da </line>

<line> marinha, xvii.; *014, S*o Pau**. An*is... Sã* *au*o: SPOLM, 2014. </line>

<line> GIL, *. C. Como Elabora* Proje*os *e Pesquis*. *ão *aulo: A*l*s, 2*02. </line>

<line> G*RESEN, E.; KAYAKUTLU, G.; DAIM, T. U. Using artifici*l neural n*twork *ode*s in </line>

<line> Re*. FS*, Teresina PI, v. *4, n. 6, art. 3, *. 49-71, nov./dez. 2017 www*.fsanet.c*m.br/revis*a </line>

<line> J. G. *. Muntaser, *. P. S*lva, A. S. T. Penedo </line>

<line> 70 </line>

<line> stock *arket index predicti*n. E*pert Syst*ms with Applications, v. 3*, n. 8, p. </line>

<line> 1*389- </line>

<line> 10*97, 20**. </line>

<line> HAIR, J. F.; BAB*N, B.; MONEY, A. H.; SAMOUEL, P. *undam*ntos de Métodos de </line>

<line> Pe*qu**a em Admini*tração. Porto *legre: Bookman, **05. </line>

<line> HAYKI*, S. Redes Neu*ais Princípios e Prática. Porto Alegr*: Bookma*, 2001. </line>

<line> HUANG, G. B. Learn*ng c*pabilit* and storage capac*ty </line>

<line> of t*o-hidden-l*yer feedfo*w*rd </line>

<line> netw*r*s. IEE* *ransactions on Neur*l *etworks, v. 14, n *, p. 274-281, 2003. </line>

<line> KO*ARI*, T.; *UDOR*ER, G. Time seri*s forecasti*g usi*g neural netw*rks. A*M Sigap* </line>

<line> Apl Quote Quad, v. 25, n. 1, p. 86-94, 1994. </line>

<line> MAL*K, *.; N*SEREDDI*, M. For*c*s**ng o*tpu* *sing </line>

<line> *il prices: * *ascaded artifi*ial </line>

<line> n*ural network *pproach. Journal of Eco*omics and Business, v. *8, n. 2, p. 168-18*, 2006. </line>

<line> *UNES, M.; COSTA JR, N.; MEURER, R. A *el*ção e*t** o merca*o d* *çõ*s e as variáveis </line>

<line> macro*co*ômicas: uma a*álise econométrica pa*a * *rasil. Revis*a Br*s*leira de Economi*, </line>

<line> v. 59, n. *, p. 585-60*, 2005. </line>

<line> OLI*EIRA, F. A.; NOBR*, C. N.; ZÁRATE, L. E. App*y*n* *rti*i*ial N*ural Netwo*ks t* </line>

<line> pred*ction *f stock *r*ce and *m*ro*emen* of the directional pre*iction index - C*se study o* </line>

<line> PETR4, *etro*ras, Brazil. *xpert Sy*te** *ith Applic*tion*, v. 40, *. 7*96-7606. </line>

<line> PAL*W**, M.; KUMAR, U. A. Neur*l ne*works and statis*ical techniques: A review of </line>

<line> applic*tions. Exp*** Sy*tems with A*plica*ions, v.36, n.1 p. 2-17, **09. </line>

<line> PAO, H. T. A *omparis*n o* neural n*twor* an* m*ltipl* *egressi*n anal*s*s in mode*ing </line>

<line> *apital struc*ur*. Expert Syste*s *i*h Applications, v. 35, n. 3, p. 720-727, 2*08. </line>

<line> P*NDH*R*AR, </line>

<line> P. C. A threshold-v*rying artif*cial neu*al </line>

<line> network app*o*c* for </line>

<line> *las*i*i*ation and its applicat*on to b**k*u*tcy pr***ction p*oblem. Computer* *nd </line>

<line> Operati**s R**e*rch, v.32, p. 2561-258*, 2005. </line>

<line> RUM**HART, D. E.; HIN**N, G. E.; WILLIAMS, *. J. Learni*g Internal </line>

<line> Representation* b* Error Prop*gation. Camb*idge: T*e MIT Pr*s*, 1986. </line>

<line> S*LLTIZ, *., JAHOD*, M., DEUTSCH, M., COOK, *.M. Métod*s de Pesq*i*a *as </line>

<line> Relaçõ** S*cia*s. *ã* *aul*: *ditora Herder, 196*. </line>

<line> *KAB*R, A.; CLO*TE, I. Neural n*tw*rks, *in**cial </line>

<line> trading and t*e efficient *arket* </line>

<line> hypothesis. In: </line>

<line> Australasian con*erenc* *n comp*ter *cience, xxv.; </line>

<line> 2*02, *arlinghurst. </line>

<line> Anais Darling*urst: ACSC, 2002. </line>

<line> SUMARTI, *.; WAHY*DI, </line>

<line> N. *tock </line>

<line> *nd o*tion port*olio using *uzzy logic app*oa*h. In: </line>

<line> International Journal o* Appro*im*te Reasoning, IV.; 2012, *andung. Anais Bandung: </line>

<line> ICM*S, 20*4. </line>

<line> WHITE, H. *conomic pred**tion using neural netw**ks: The ca*e of IB* daily st*ck *eturns. </line>

<line> Re*. *SA, Teresina, v. 14, n. *, art. 3, *. *9-71, nov./dez. 2017 www4.*sanet.com.br/revist* </line>

<line> Aplicação d* **des Neurais na Prev*s*o das Ações *o Setor de Petró*eo e Gá* da Bm & FBovesp* </line>

<line> 71 </line>

<line> International *n N*ura* Networks, v. 2, p. *51-458. </line>

<line> C**o Referenciar este Artigo, conforme ABNT: </line>

<line> M*NTASER, J. G. *; SI**A, V. P; PENEDO, A. S. T. Aplic*ção de Rede* Neura*s na P*evisão das </line>

<line> *ções d* Seto* de Petróleo e Gás da Bm & FBovesp*. Rev. *S*, Teresin*, v.14, n.6, art.3, p. 49-71, </line>

<line> nov./dez. 201*. </line>

<line> Contribuição *os Autores </line>

<line> J. G. *. Munta*er </line>

<line> V. P. Si*va </line>

<line> *. *. *. Penedo </line>

<line> 1) concepção e planejamento. </line>

<line> X </line>

<line> X </line>

<line> X </line>

<line> 2) an*lise e *nte*preta*ão dos *ados. </line>

<line> X </line>

<line> X </line>

<line> X </line>

<line> 3) el*boração do rascunho ou na revisão críti*a do cont*údo. </line>

<line> X </line>

<line> * </line>

<line> X </line>

<line> 4) partic*p**ão na aprovação da ve*são final do *anuscrito. </line>

<line> X </line>

<line> * </line>

<line> X </line>

<line> R**. FS*, Tere**na *I, v. 14, n. *, art. 3, p. 49-71, no*./dez. 2017 </line>

<line> *ww4.fsane*.com.br/r*vista </line>