Uso de redes neurais artificiais para prever os valores das ações das empresas de carnes e derivados listadas na B3 após a pandemia de COVID-19

As Redes Neurais Artificiais (RNA.s) são úteis para a previsão com relevante grau de acerto, utilizando da inteligência artificial para modelos lineares e não lineares. Este estudo concentrou-se na realização de previsões dos valores de ações das empresas de carnes e derivados listadas na B3 utilizando séries de dados históricos dessas ações e variáveis econômicas que podem influenciar sua valoração. Examinando os dados das quatros empresas no período de janeiro de 2022 a dezembro de 2023 e utilizando uma RNA Perceptron Multicamadas foi treinada para prever o valor de ações tendo como variáveis independentes a taxa SELIC, o índice Dow Jones (DJIA), O Índice de Preços ao Consumidor Amplo (IPCA) e o Índice Bovespa. No treinamento da RNA, o Erro Porcentual Médio foi de 12,7%, sendo que o menor erro encontrado foi da Mafrig Global Foods S/A (6,6%) e o maior da Minerva S/A. A taxa SELIC, com 38,2% foi a variável dependente com maior contribuição para a construção do modelo, já a variável índice Bovespa com 12,5% apresentou a menor contribuição para a estimação da RNA. A RNA após treinada e testada foi utilizada para a previsão dos valores das quatro ações para os dias 7, 14, 21 e 28 de janeiro de 2024, que comparados com os valores observados nesses mesmos dias apresentou um excelente erro médio de 2,1%. Sugere-se novos estudos com a utilização de modelos de previsão tradicionais para avaliar a capacidade preditiva das RNAs com tais modelos.