APLICAÇÃO DE CADEIAS DE MARKOV E REGRESSÃO MÚLTIPLA LINEAR PARA ANÁLISE DOS ÍNDICES IBOVESPA, NASDAQ E NYSE

Resumo

A bolsa de valores, apesar de dinâmica e sendo considerado um local de investimento de risco, é um meio capaz de render grandes ganhos financeiros a seus investidores. Nesse sentido, este artigo apresenta métodos desenvolvidos através dos modelos matemáticos de Cadeias de Markov Multivariadas (CMM) e de Regressão Linear Múltipla (RLM), para prever oscilações no índice IBOVESPA em função dos índices das bolsas americanas NYSE e NASDAQ. A fim de maximizar os ganhos e diminuir perdas na compra e venda de ações em carteira na bolsa de valores brasileira, utilizou-se uma base de dados de variação diária dos índices contemplando os anos de 2019 e 2020, que posteriormente foram aplicados para desenvolver as matrizes de transição de CMM e a equação linear de RLM. Então, através dos modelos propostos, foi avaliada a precisão de cada método, assim como uma simulação de retorno financeiro obtido com base nos resultados previstos. Constatou-se que o método de Cadeia de Markov Multivariada obteve maior precisão e maior lucro simulado, com uma média de acertos superior a 50% e 19% de retorno financeiro em todo o período delimitado.