Previsão do Índice Bovespa Utilizando Variáveis Exógenas - Silva Junior, Orlando da; Santos, Osvaldo Ribeiro dos (Anais do Brazilian e-Science Workshop (BreSci); 2024: Anais do XVIII Brazilian e-Science Workshop, 2024)
Modelos econométricos têm adotado o uso de variáveis exógenas para melhorar a o desempenho de modelos de previsão. No entanto, a maior parte dos modelos ainda focam as aplicações de curto e curtíssimo prazos. Neste trabalho, estudamos o uso de variáveis exógenas para a previsão do rendimento futuro do índice Bovespa em prazos longos. Adotamos uma metodologia baseada em redes neurais artificiais para consolidar, selecionar e modelar variáveis que consolidam 15 anos de informações sobre o mercado financeiro brasileiro. A metodologia também permite a seleção das variáveis mais relevantes para a previsão do índice. Os resultados mostram que uma rede neural artificial é capaz de prever o desempenho futuro do Ibovespa com mais de 85% de explicabilidade das variáveis selecionadas, mesmo em períodos de alta volatilidade no mercado.