APLICAÇÃO DE REDES NEURAIS POLINOMAIS GMDH NA PREVISÃO DO ÍNDICE IBOVESPA

Resumo

Este trabalho tem como objetivo analisar a eficiência das redes neurais polinomiais Group Method of Data Handling (GMDH) na previsão do índice Ibovespa como forma de contribuir para o aprofundamento das técnicas utilizadas na previsão de séries temporais financeiras. Secundariamente, procurou-se a disseminação desse tipo de rede neural através de um passo a passo na aproximação indutiva do retorno logaritmo mensal desse índice.Os resultados das redes demonstram uma satisfatória previsibilidade para o mercado acionário brasileiro em que sua fortaleza mostrou-se especialmente na previsão dos sinais (acréscimo ou decréscimo dos retornos). A principal força da modelagem GMDH, neste estudo, pode ser expressa pela excelência na previsão do Ibovespa em t+1, sendo ineficaz
em modelagens para períodos posteriores a t+1.