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Redes neurais artificiais na previsão da inflação: aplicação como ferramenta de apoio à análise de decisões financeiras em organizações de pequeno porte (2012)

  • Authors:
  • USP affiliated authors: PASSADOR, JOÃO LUIZ - FEARP
  • USP Schools: FEARP
  • DOI: 10.1590/s1678-69712012000100004
  • Subjects: INFLAÇÃO (PREVISÃO); REDES NEURAIS (FERRAMENTAS); FINANÇAS (ORGANIZAÇÃO); MICROEMPRESAS
  • Language: Português
  • Abstract: As estimações das taxas de inflação são de fundamental importância para os gestores, pois as decisões de investimento estão intimamente ligadas a elas. Contudo, o comportamento inflacionário tende a ser não linear e até mesmo caótico, tornando difícil a sua correta estimação. Essa característica do fenômeno pode tornar imprecisos os modelos mais simples de previsão, acessíveis às pequenas organizações, uma vez que muitos deles necessitam de grandes manipulações de dados e/ou softwares especializados. O presente artigo tem por objetivo avaliar, por meio de análise formal estatística, a eficácia das redes neurais artificiais (RNA) na previsão da inflação, dentro da realidade de organizações de pequeno porte. As RNA são ferramentas adequadas para mensurar os fenômenos inflacionários, por se tratar de aproximações de funções polinomiais, capazes de lidar com fenômenos não lineares. Para esse processo, foram selecionados três modelos básicos de redes neurais artificiais Multi Layer Perceptron, passíveis de implementação a partir de planilhas eletrônicas de código aberto. Os três modelos foram testados a partir de um conjunto de variáveis independentes sugeridas por Bresser-Pereira e Nakano (1984), com defasagem de um, seis e doze meses. Para tal, foram utilizados testes de Wilcoxon, coeficiente de determinação R2 e o percentual de erro médio dos modelos. O conjunto de dados foi dividido em dois, sendo um grupo usado para treinamento das redes neurais artificiais, enquanto outro grupo era utilizado para verificar a capacidade de predição dos modelos e sua capacidade de generalização. Com isso, o trabalho concluiu que determinados modelos de redes neurais artificiais têm uma razoável capacidade de predição da inflação no curto prazo e se constituem em uma alternativa razoável para esse tipo de mensuração
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    Informações sobre o DOI: 10.1590/s1678-69712012000100004 (Fonte: oaDOI API)
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    • URL de acesso aberto
    • Cor do Acesso Aberto: hybrid
    • Licença: cc-by-nc

    Exemplares físicos disponíveis nas Bibliotecas da USP
    BibliotecaCód. de barrasNúm. de chamada
    FEARP2392115pcd 2392115 Estantes Deslizantes
    How to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      TERRA, Leonardo Augusto Amaral; PASSADOR, João Luiz. Redes neurais artificiais na previsão da inflação: aplicação como ferramenta de apoio à análise de decisões financeiras em organizações de pequeno porte. RAM-Revista de Administração Mackenzie, São Paulo, v. 13, n. 1, p. 68-86, 2012. DOI: 10.1590/s1678-69712012000100004.
    • APA

      Terra, L. A. A., & Passador, J. L. (2012). Redes neurais artificiais na previsão da inflação: aplicação como ferramenta de apoio à análise de decisões financeiras em organizações de pequeno porte. RAM-Revista de Administração Mackenzie, 13( 1), 68-86. doi:10.1590/s1678-69712012000100004
    • NLM

      Terra LAA, Passador JL. Redes neurais artificiais na previsão da inflação: aplicação como ferramenta de apoio à análise de decisões financeiras em organizações de pequeno porte. RAM-Revista de Administração Mackenzie. 2012 ; 13( 1): 68-86.
    • Vancouver

      Terra LAA, Passador JL. Redes neurais artificiais na previsão da inflação: aplicação como ferramenta de apoio à análise de decisões financeiras em organizações de pequeno porte. RAM-Revista de Administração Mackenzie. 2012 ; 13( 1): 68-86.

    Referências citadas na obra
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