SÉRIES TEMPORAIS: modelos de previsão no mercado financeiro
Resumo
Este trabalho explora a aplicação de Médias Móveis e Modelos Autorregressivos no mercado acionário brasileiro, com o objetivo de interpretar comportamentos econômicos e auxiliar na tomada de decisões de investimento. Inicialmente, são apresentados os conceitos fundamentais do Mercado Acionário Brasileiro e da estatística descritiva, que servem como base teórica para a análise de dados financeiros, como a distribuição, tendência central e dispersão dos dados. Na sequência, são abordadas ferramentas matemáticas essenciais para o estudo de séries temporais, como a Média Móvel Simples (SMA) e a Média Móvel Exponencial (EMA), além dos Modelos Autorregressivos, com ênfase em modelos que consideram a heterocedasticidade. Essas ferramentas permitem suavizar flutuações aleatórias e identificar tendências e padrões subjacentes nos dados ao longo do tempo. A aplicação prática dessas metodologias foi demonstrada com um estudo das cotações de duas empresas da B3: Petrobrás (PETR3) e Vale (VALE3), em que são analisadas as variações de preço dos ativos ao longo de um intervalo de tempo pré-determinado. As Médias Móveis foram aplicadas para compreender o comportamento dos preços das ações, enquanto os Modelos Autorregressivos foram utilizados para prever possíveis variações futuras nos preços. Conclui-se que a combinação de Médias Móveis e Modelos Autorregressivos oferece uma abordagem robusta para a análise de séries temporais no mercado financeiro, permitindo a identificação de tendências e a realização de previsões mais precisas. Essas técnicas se mostraram eficazes para a análise e interpretação de dados financeiros, fornecendo estratégias para a tomada de decisões informadas por parte de investidores.