Modelo de Previsão de Lucros de Companhias Listadas na BM&FBovespa Baseado em Análise de Balanços, Indicadores Macroeconômicos e Monitoramento de Notícias

Resumo

MODELO DE PREVISÃO DE LUCROS DE COMPANHIAS LISTADAS NA BM&FBOVESPA BASEADO EM ANÁLISE DE BALANÇOS, INDICADORES MACROECONÔMICOS E MONITORAMENTO DE NOTÍCIAS

OBJETIVO
Desenvolver, com modelagem matemática, uma equação para estimar a variação percentual do lucro das companhias de capital aberto, identificando as variáveis relevantes para explicação deste fenômeno.

METODOLOGIA
Foram selecionadas empresas que possuem ação listada em bolsa, dos segmentos de matérias prima, siderurgia e bancário, pois, somados, representam mais de 50% do índice. Assim, foram criadas variáveis baseadas nos relatórios de balanço destas empresas. Também foram criadas variáveis baseadas em indicadores macroeconômicos e nas notícias correlatas à economia e às empresas. Assim, foi desenvolvido um modelo matemático analisar a influência destas variáveis na variação percentual do lucro destas companhias.

RESULTADOS E CONCLUSÕES
Como resultado, após o desenvolvimento de uma regressão para cada uma das empresas selecionadas, observa-se que as variáveis baseadas nas notícias de mídias eletrônicas (as variáveis não estruturadas) estão presentes e são relevantes para todos os modelos, ampliando o poder de explicação da variável dependente. Cada empresa apresentou um conjunto distinto de variáveis, o que evidenciou a influência das particularidades de cada segmento.

IMPLICAÇÕES PRÁTICAS
Criação de uma ferramenta que permita automatizar a análise de investimento, principalmente ao investidor pessoa física e pequenas empresas, conseguindo absorver as notícias e efeitos macroeconômicos nos resultados das empresas.

PALAVRAS-CHAVE
Decisão de Investimento, Mineração de Textos, Mercado Financeiro, Modelagem Matemática.


PREDICTIVE MODEL FOR PROFITS OF LISTED COMPANIES ON BM&FBOVESPA BASED ON ANALYSIS OF BALANCE SHEET, MACROECONOMIC INDICATORS AND MONITORING NEWS

OBJECTIVE
The goal is to develop, with mathematical modeling, an equation to estimate the percent change from earnings of companies, identifying the relevant variables that explain this phenomenon.

METHODOLOGY
We selected companies listed on the Brazilian stock exchange, from verticals such as raw materials, steel and banking, representing together more than 50% of the index. Thus, we created variables based on the reports of these companies. We also created variables based on macroeconomic indicators and related to the economy and the news about these companies. Thus, it was developed a mathematical model to analyze the influence of these variables on the percentage change of the earnings of these companies.

RESULTS AND CONCLUSIONS
As a result, after the development of a multi linear regression model for each of the selected companies, it was observed that the variables based on news from electronic media (the unstructured variables) are relevant to all models, expanding the power of explanation of the dependent variable. Each company presented a distinct set of variables, which showed the influence of the characteristics of each segment.

PRACTICAL IMPLICATIONS
This is the starting point to create a tool to automate the analysis of investments, mainly to individual investors and small business, absorbing the news and macroeconomic effects on business outcome.

KEYWORDS
Investment Decision, Text Mining, Financial Markets, Mathematical Modeling.