Aplicação de redes neurais na classificação de rentabilidade futura de empresas
AUTOR(ES)
Matsumoto, Élia Yathie
DATA DE PUBLICAÇÃO
26/11/2008
RESUMO
Este trabalho tem por motivação evidenciar a eficiência de redes neurais na classificação de rentabilidade futura de empresas, e desta forma, prover suporte para o desenvolvimento de sistemas de apoio a tomada de decisão de investimentos. Para serem comparados com o modelo de redes neurais, foram escolhidos o modelo clássico de regressão linear múltipla, como referência mínima, e o de regressão logística ordenada, como marca comparativa de desempenho (benchmark). Neste texto, extraímos dados financeiros e contábeis das 1000 melhores empresas listadas, anualmente, entre 1996 e 2006, na publicação Melhores e Maiores – Exame (Editora Abril). Os três modelos foram construídos tendo como base as informações das empresas entre 1996 e 2005. Dadas as informações de 2005 para estimar a classificação das empresas em 2006, os resultados dos três modelos foram comparados com as classificações observadas em 2006, e o modelo de redes neurais gerou o melhor resultado.
ASSUNTO(S)
finanças redes neurais (computação) classificação de padrões (computação) investimentos - processo decisório empresas - lucratividade
ACESSO AO ARTIGO
http://hdl.handle.net/10438/2628Documentos Relacionados
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