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Artigo Produção Nacional

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Stability of stock prices in the Brazilian capital market: a study applying neural networks and the Lyapunov exponent

2011; UNIVERSIDADE DE SÃO PAULO; Volume: 46; Issue: 2 Linguagem: Espanhol

10.1590/s0080-21072011000200006

1984-6142

Mauri Aparecido de Oliveira, Alessandra de Ávila Montini, Wesley Mendes‐Da‐Silva, Daniel Reed Bergmann,

Stock Market Forecasting Methods

En este trabajo se estudia la estabilidad de los precios de mercado de acciones para dos categorias de empresas: industrial y otros sectores, en el periodo comprendido entre el 2 de enero de 1995 y el 2 de enero de 2008. Es decir, se analiza la estabilidad de los precios de mercado para el periodo anterior a la crisis de 2008, que comenzo con los titulos subprime de Estados Unidos. Se analizan las implicaciones de la estabilidad del proceso de generacion de retorno por paradigmas de racionalidad. La verificacion de la estabilidad se realizo por medio de la aplicacion de exponentes de Lyapunov. Se presentan los resultados sobre la estabilidad de los precios para las dos categorias de empresas: las industrias, formadas por Acesita, Ambev, Aracruz, Braskem, Duratex, Fosfertil, Gerdau, Klabin, Randon, Sadia, Sid Nacional, Souza Cruz, Unipar, Usiminas, y VCP; y las empresas de la categoria otros sectores, formadas por Ampla Energia, Bradesco, Brasil Telecom, Cemig, Eletrobras, Itaubanco, Itausa, JB Duarte, Pronor, Besc, Alfa Financeira e Inepar. Un diagrama de dispersion del logaritmo de los precios de registro sin tendencia frente a los retornos de las dos categorias (o carteras) mostro un patron caotico en los precios de las acciones, lo que indica la presencia de no linealidad. Sin embargo, en el calculo de los exponentes de Lyapunov, se obtuvieron valores negativos. Esto indica que las fluctuaciones de las treinta empresas analizadas resultan de procesos de difusion en lugar de dinamicas no lineales. Se estudia la racionalidad del comportamiento de los precios por medio de la verificacion de los residuos generados a partir de las estimaciones de los modelos ARMA, NAIVE y de redes neuronales feedforward.