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| Acadêmico(a): Davi da Silva Nogueira |
| Título: Desenvolvimento de um Sistema para Simulação de Previsão de Preço de ações na Bovespa Utilizando Data Mining com a Técnica de Regressão Linear Simples |
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| Introdução: |
Com a popularização dos investimentos na Bolsa de Valores de São Paulo (BOVESPA), os iniciantes ao começarem a estudar sobre o assunto se deparam com as metodologias de análises que poderão fazer a respeito de determinada empresa com ações na BOVESPA. Essas metodologias de análises são classificadas de acordo com Bodie, Marcus e Kane (2000), como:
a) a análise fundamentalista, que analisa de forma macroeconômica o ambiente e as perspectivas específicas daquela empresa ou setor em que atua;
b) a análise técnica que será abordada nesse trabalho, que á a tentativa de explorar padrões recorrentes e previsíveis nos preços das ações na tentativa de obter o melhor lucro possível;
c) a análise quantitativa, que usa modelos matemáticos e estatísticos para encontrar tendências nos preços das ações.
Para uma boa previsão de vendas a combinação normalmente se dá por uma boa dose de intuição com modelos estatísticos (COBRA, 2001). A importância dada à previsão de vendas é evidente pelo fato de que as empresas têm que se organizar e se programar para o aumento das vendas e conseqüentemente da produção de seus produtos ou serviços (GRECCO, 1997).
Como modelo estatístico para a análise e previsão do preço das ações a técnica abordada por este trabalho será a Regressão Linear Simples, que é uma técnica estatística que utiliza entre outros, uma série histórica para prever o futuro. Um exemplo é que dada um histórico de vendas (janeiro, fevereiro, março) de um determinado produto, pode-se prever quanto vamos vender no futuro aplicando a fórmula estatística de regressão linear simples (ARAÚJO JUNIOR, 2009).
Usando a técnica de Mineração de dados (Data Mining) e a técnica estatística de regressão linear simples, foi desenvolvido um sistema web capaz de fazer simulações para previsão do preço das ações na BOVESPA e foi aplicado na disciplina de Tecnologia da Informação na Gestão de Negócio (TIGN) do curso de Bacharelado em Sistemas de Informação da Universidade Regional de Blumenau (FURB).
Visando mostrar aos alunos mais uma das técnicas de Mineração de Dados, que é uma ferramenta que busca extrair informações úteis de grandes volumes de dados buscando conhecimento em banco de dados (MCLEAN; WETHERBE; TURBAN, 2004).
Essa combinação de mineração de dados e técnicas estatísticas para previsão ou mesmo prevenção, pode ser visto em sistemas que são chamados de Inteligência nos Negócios (Business Intelligence). Um conjunto de conceitos e metodologias que fazem uso de fatos e sistemas como Data Warehouse para analisar os dados e auxiliar os gestores nas tomadas de decisões assim tendo mais qualidade e competitividade empresarial (BRAGA, 2005).
Conhecer os seus concorrentes e a capacidade de produzir ou vender faz parte da Inteligência Competitiva que Mclean, Wetherbe e Turban (2004, p. 91) afirmam quando dizem que essas informações “alavancam o desempenho com melhor conhecimento do mercado, o aperfeiçoamento das relações internas e o aumento da qualidade do planejamento estratégico.” |
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