Metodologia box & jenkins e análise de dados em painel na previsão de séries financeiras / Box & jenkins methodology and panel data analysis in financial series forecasting
DOI:
https://doi.org/10.34140/bjbv3n1-005Palavras-chave:
Séries temporais, Dados em Painel, Preço de ações, Previsão.Resumo
Este estudo tem como objetivo avaliar qual o melhor método de previsão do preço das ações da carteira teórica composta pelas empresas integrantes do IBrX-50, análise de séries temporais ou análise de dados em painel. Em relação aos procedimentos metodológicos foram pesquisadas 23 empresas componentes do índice IBrX-50 listadas na BM&FBovespa desde ao menos 2014. A variável utilizada em todas as análises foi o preço de fechamento da ação do último dia de cada mês (portanto dados mensais) e o período de análise corresponde aos anos de 2004 até 2014, sendo 10 anos (2004-2013) para análise e 2014 para realizar as previsões. Com a previsão pelo modelo de séries temporais, encontrou-se uma única empresa que apresentou erro quadrático médio inferior nesse modelo, a empresa KLABIN S/A. Já a empresas USIMINAS evidenciou erro quadrático médio zerado para ambos os modelos analisados. Nos demais casos estudados, ou seja em 92,30% das empresas pesquisadas, o modelo de previsão por dados em painel se mostrou mais preciso em relação a previsão por séries temporais.
Referências
ANTUNES, M. A.; PROCIANOY, J. L. Os efeitos das decisões de investimento das empresas sobre os preços de suas ações no mercado de capitais. Revista de Administração, v. 38, n. 1, p. 5-14, 2002.
BOX, G. E. P.; JENKINS, G.; REINSEL, G. C. Time Series Analysis. New Jersey: Prentice Hall, 2008.
BRUNI, A. L. Risco e equilíbrio: uma análise do modelo de precificação de ativos financeiros na avaliação de ações negociadas na Bovespa (1988-1996). 1998. 163 f. Dissertação (mestrado) – Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade, Universidade de São Paulo, São Paulo, 1998.
DOWNES, J.; GODMAN, J. E. Dicionário de termos financeiros e de investimento. São Paulo: Nobel, 1993.
DUARTE, P. C.; LAMOUNIER, W. M.; COLAUTO, R. D. Modelos econométricos para dados em painel: aspectos teóricos e exemplos de aplicação à pesquisa em contabilidade e finanças. In: LOPES, J.; RIBEIRO FILHO, J. F.; PEDERNEIRAS, M. (eds.), Educação Contábil: Tópicos de Ensino e Pesquisa. São Paulo, Atlas, p. 256-274, 2008. Disponível em <http://disciplinas.stoa.usp.br/pluginfile.php/176819/mod_resource/content/1/Artigo%20-%20Modelos%20e m %20Painel.pdf>. Acesso em 26/01/15.
EHLERS, R. S. Análise de Séries Temporais. Departamento de Estatística, UFPR,2005. Disponível em < http://www.icmc.usp.br/~ehlers/stemp/stemp.pdf>. Acesso em: 15/01/2015.
FÁVERO, L. P.; BELFIORE, P.; TAKAMATSU, R.T; SUZART, J. Métodos quantitativos com Stata®. Rio de Janeiro: Elsevier, 2014.
GREENE, W. H. Econometric analysis. 6. ed Upper Saddle River: Prentice Hall, 2007.
KRITZMAN, M. What Practitioners Need To Know ... About Duration and Convexity. Financial Analysts Journal, maio/junho, p. 17- 20, 1992.
MAKRIDAKIS, S., WHEELWRIGHT, S. C. & HYNDMAN, R. J. Forecasting – methods and applications, 3ª ed., John Wiley, New York, 1998.
MARKOWITZ, H. Portfolio selection. Journal of Finance, junho, pp. 77 – 91, 1952.
MARQUES, L. D. Modelos dinâmicos com dados em painel: revisão da literatura. Série Working Papers do Centro de Estudos Macroeconômicos e Previsão (CEMPRE) da Faculdade de Economia do Porto, Portugal, nº 100, 2000.
MORETTIN, P. A.; TOLOI, C. M. de C. Análise de Séries Temporais. São Paulo: Edgard Blücher, 2006.
SHARPE, W. F.; ALEXANDER, G. J.; BAILEY, J. V. Investments. 5th ed. New Jersey: Prentice-Hall, Englewood, 1995.
