EFICIÊNCIA DO MERCADO DE AÇÕES BRASILEIRO: UM ESTUDO A PARTIR DE REDES NEURAIS E SIMULAÇÃO DE MONTE CARLO

Resumo

Este artigo visa verificar se o mercado brasileiro de ações pode ser considerado eficiente, na forma fraca. Utilizou-se as definições de Fama (1970) e Damodaran (2003), as quais expressam que nos mercado de forma fraca os preços atuais refletem as informações contidas em todos os preços antigos. Desta maneira, em um mercado com este grau de eficiência, seria possível prever um retorno de uma ação com base em seu histórico de retornos. Neste trabalho quantitativo-descritivo, comparou-se os retornos diários de 23 ações negociadas na BM&F Bovespa, com previsões de retornos calculados via redes neurais artificiais no Software MatLab, seguidas por teste de Monte Carlo. A comparação entre os retornos diários e os calculados foi feita por meio de estatística inferencial, e serviu de parâmetro para determinar se o mercado pode ser considerado eficiente na sua forma fraca. Verificou-se que na maioria das observações das ações selecionadas não foi possível prever os retornos a partir do histórico. Identificou-se também que no setor de Energia Elétrica, não se pôde prever os retornos em 88% dos casos, enquanto que no mercado financeiro esse percentual foi de 70%. Portanto, conclui-se que no curtíssimo prazo, não há previsibilidade dos retornos das ações, assim o mercado brasileiro de ações pode ser considerado eficiente em sua forma fraca.