Análise de métodos de tratamento de outliers para predição dos retornos de índices de ações negociados em bolsa

Definidos como pontos extremos, os outliers são observações que não seguem um comportamento padrão em uma série temporal. Contudo, esta anomalia pode levar a especificação incorreta do modelo, estimativas viesadas dos parâmetros e previsões de baixa acurácia. Apesar de ser visto como um erro de medida, nas séries financeiras os outliers carregam informações relevantes sobre a dinâmica do mercado acionário e de fatores interrelacionados. Diante disso, este artigo propõe uma análise comparativa do desempenho de técnicas de tratamento de outliers nas previsões dos índices de ações. Os resultados apontam que métodos com suavização apresentam melhor desempenho, corroborando com a hipótese de que os outliers possuem conteúdo informacional relevante para a previsão da dinâmica dos índices de ações.