Artificial intelligence and the multivariate approach in predictive analysis of the Small Cap Index of the Brazilian stock exchange

Authors

Keywords:

Artificial intelligence, Multivariate analysis, Artificial neural network, Multiple linear regression, Prediction

Abstract

Looking for greater returns, the Brazilian investors have increasingly resorted to the stock exchange. In this way, companies classified as Small Cap appear as a great opportunity for significative profitability given the higher volatility. In this scenario, studies aiming to explain the behavior of the stock market are becoming even more important. This article aims to develop prediction models for the Small Cap Index in order to assess whether the series under study can be explained by economic and financial variables. The monthly data used were collected from October 2005 to December 2019. The methods applied for the development of predictive models were multiple linear regression and the multilayer perceptron artificial neural network with backpropagation supervised learning algorithm. For the first forecasting method, the model presents, based on 10 predicting variables, approximately 91% of the explanatory capacity of the Small Cap Index variability, against approximately 98% of the second method, which is based on 16 variables for the forecast. Although the artificial neural network presents better prediction results, both models are satisfactory to explain the behavior of the index under study.

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Author Biographies

Bianca Kaczorowski, Universidade Federal do Paraná

Bianca Kaczorowski is a business management technician from IFPR (2014) and is graduated in Industrial Engineering from UFPR (2020). She has experience with logistics projects and digital business.

Mariana Kleina, Universidade Federal do Paraná

Mariana Kleina is a researcher and a professor in the Industrial Engineering department at UFPR. She has a degree in Industrial Mathematics (2009), a Master's (2012) and a PhD (2015) in Numerical Methods in Engineering from UFPR, Curitiba. She has experience with Operational Research and Artificial Intelligence.

Marcos Augusto Mendes Marques, Universidade Federal do Paraná

Marcos Augusto Mendes Marques has a degree in Electrical Engineering (2003) and a PhD in Numerical Methods in Engineering from UFPR (2015). He is a professor in the Industrial Engineering Department at UFPR. He has experience in Mathematics and Statistics, with emphasis on Numerical Analysis and Simulation.

Wiliam de Assis Silva, Universidade Federal do Paraná

Wiliam de Assis Silva has a degree in Civil Production Engineering from UTFPR (2010) and a Master in Industrial Engineering from UFPR (2018). He has experience in Project and Quality Management, Civil Construction Processes and Sustainability in Logistics Chains.

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Published

2021-04-26
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