Mercado de capitais artificial : uma simulação baseada em agentes

• Ano de defesa: 2021
• Autor(a) principal: Castro, Conceição Jacqueline Xavier Barbosa de
• Orientador(a): Hadad Junior, Eli
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Presbiteriana Mackenzie
• Palavras-chave em Português: modelagem baseada em agentes; mercado de ações artificial; netlogo
• Área do conhecimento CNPq: CNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::ADMINISTRACAO::ADMINISTRACAO DE EMPRESAS
• Link de acesso: https://dspace.mackenzie.br/handle/10899/28378

Esta dissertação teve como objetivo comparar e avaliar o poder de predição de um modelo de mercado de ações artificial desenvolvido por técnicas de modelagem baseada em agentes (Agent-based modelling - ABM). Foi realizado um estudo empírico de previsão dos valores de determinadas ações da B3, a bolsa de valores do Brasil, através do modelo Collective Behavior in the Stock Market, criado por Silva (2014).Os valores gerados foram comparados com os reais coletados entre as datas: 05/06/2019 e da data de fim em 17/08/2020. O ambiente utilizado foi o Netlogo. A amostra de dados para comparação contemplou 299 observações, com simulação de 5400 modelos para cada ação. A análise compreendeu na comparação entre a previsão e o preço de fechamento efetivo dentro de períodos estabelecidos. A seleção dos modelos foi realizada através do teste Direcional Accuracy de Pesaran-Timmerman (2006). Os resultados dos modelos foram comparados com um modelo baseado em estatística, utilizando de um algoritmo ARIMA, de Box e Jenkins (1976). Os modelos demonstraram resultados iniciais satisfatórios para o poder preditivo.