Mineração de dados aplicada à previsão do preço de ações de concessionárias...

A análise deste trabalho tem por intuito prever o fechamento, valor máximo e mínimo de ação de determinadas empresas do ramo de distribuição de energia elétrica, levando em conta somente dados históricos. Têm-se por motivação maior, uma eventual previsão de uma venda ou compra de terminado volume de ações. Desta meneira, foi levado em consideração fatores considerados relevantes no valor final de uma ação das empresas CPFL e Eletropaulo (ambas empresas de capital aberto). Estes fatores foram: Índice IEE, dólar comercial (venda), índice Ibovespa, valor do barril do petróleo, índice Nikkei, temperatura, precipitação e o próprio valor da ação das empresas. Para estes valores foram utilizados uma base de dados de 2006 a 2016, incluindo a média e média móvel de cada data e de cada indicador. Estes fatores foram ranqueados de forma que os primeiros são os que tiveram maior relevância no fechamento das ações.

Título em Inglês

Financial stock market forecast using data mining for São Paulo’s power utilities

Palavras-chave em Inglês

Time series forecasting
Stock Exchange
Artificial neural networks

Resumo em Inglês

The main goal of this major thesis is to predict the closing, maximum and minimum value in two power utilities companies in the state of São Paulo based only on historic datas. The main concept is to estimate that during a certain event, a large number of trades will occur in a day. Due to these facts, many variables were considered: IEE index, dollar, Ibovespa index, Nikkei index, temperature, pluviometric index, oil price and a company’s stock. For these values, data from 2006 to 2016 was used, including the average and rolling average for each value. Ranked on top are the most relvant variables.

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Data de Publicação

2017-01-09

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