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Prever a direção da variação de preços de ações é uma contribuição importante para o desenvolvimento de estratégias eficazes em operações do mercado financeiro. Especialmente no Brasil, cuja economia vem se expandindo desde meados da década de 1990 após a estabilização macroeconômica alcançada pelo Plano Real e de políticas para melhorar a inserção do país em mercados mundiais. Assim, o presente estudo teve como objetivo desenvolver modelos de redes neurais artificiais para prever a rentabilidade das ações das empresas brasileiras com maior e menor grau de internacionalização. Os modelos desenvolvidos para prever a rentabilidade das ações das empresas mais e menos internacionalizadas da BM&amp;FBovespa no período de 2007 a 2012 apresentaram erro médio quadrático de 0.2422 e 0.0988, respectivamente. A ocorrência do maior erro quadrático no modelo de rede neural para previsão da rentabilidade das ações das empresas com alto grau de internacionalização pode estar associada à dependência das novas redes de negócios com exposição a diferentes riscos e também às diferenças entre os países estrangeiros, o que aumenta os riscos dos negócios internacionais. E, o menor erro quadrático no modelo de rede neural para previsão da rentabilidade das ações das empresas com baixo grau de internacionalização pode estar relacionado ao comprometimento gradual dos recursos e da estrutura organizacional, o que proporcionaria uma menor exposição ao risco, rentabilidade de ação mais estável e um modelo de previsão mais eficaz.

desenvolve

Grau de internacionalização influencia a previsão da rentabilidade de ações? Evidências do mercado de ações brasileiro, por meio de redes neurais artificiais