Grau de internacionalização influencia a previsão da rentabilidade de ações? Evidências do mercado de ações brasileiro, por meio de redes neurais artificiais

Abstract

Resumo: Prever a direção da variação de preços de ações é uma contribuição importante para o desenvolvimento de estratégias e cazes em operações do mercado nanceiro. Especialmente no Brasil, cuja economia vem se expandindo desde meados da década de 1990. Assim, esta pesquisa teve como objetivo desenvolver modelos de redes neurais arti ciais para prever a rentabilidade das ações das empresas com maior e menor grau de internacionalização. Os modelos de previsão da rentabilidade das ações das empresas mais e menos internacionalizadas da BM&FBovespa no período de 2007 a 2016 apresentaram erro médio quadrático de 0.19064 e 0.13951, respectivamente. A ocorrência do maior erro no modelo de rede neural para previsão da rentabilidade das ações das empresas com alto grau de internacionalização pode estar associada à dependência das novas redes de negócios com exposição a diferentes riscos e também às diferenças entre os países estrangeiros, o que aumenta os riscos dos negócios internacionais. E o menor erro no modelo para previsão da rentabilidade das ações das empresas com baixo grau de internacionalização pode estar relacionado ao comprometimento gradual dos recursos e da estrutura organizacional, que proporcionaria uma menor exposição ao risco, rentabilidade de ação mais estável e um modelo de previsão mais e caz. Palavras-chave: Preço da ação; Predição; Empresas Multinacionais. Does the degree of internationalization in uence the prediction of stock returns?Evidence from the Brazilian stock market through arti cial neural networks Abstract: Predicting the direction of stock price variation is an important contribution to the development of eff ective strategies in nancial market operations. Especially in Brazil, whose economy has been expanding since the mid-1990s.  us, this research aimed to develop models of arti cial neural networks to predict the pro tability of companies' actions with greater and lesser degree of internationalization.  e forecast models of the pro tability of the shares of the most and least internationalized companies of BM&FBovespa in the period from 2007 to 2016 presented a mean square error of 0.19064 and 0.13951, respectively.  e occurrence of the biggest mistake in the neural network model to predict the pro tability of the actions of companies with a high degree of internationalization may be associated to the dependence of the new business networks with exposure to diff erent risks and also to the diff erences between the foreign countries, which increases the risks of international business. And the slightest error