4 CONSTRUÇÃO E ANÁLISE DOS MODELOS
4.3 Modelo de redes neurais artificiais
4.3.1 Modelo de redes neurais artificiais para previsão do desempenho atual
baseado na SEM I
A partir do Modelo Estrutural I (SEM I), foram elaboradas duas redes neurais artificiais (RNA) para prever o desempenho atual das empresas siderúrgicas brasileiras. Uma das RNA teve o retorno sobre o ativo atual (RAtivA) como variável dependente e a segunda teve o valor de mercado (VlrMktA). As demais variáveis, em cada uma das RNAs, foram definidas como independentes.
A RNA para previsão do retorno sobre o ativo (ROA) atual que apresentou melhor aderência ao modelo teórico foi uma “GRNN146 Numeric Predictor”, obtendo um
índice de erros (Bad Previsions) de 58,9147% durante a fase de treinamento da rede (129 casos). Os 32 casos restantes foram utilizados para teste da rede, mas desta vez o número de previsões erradas subiu para 71,8750%. Ou seja, esta rede não passou na fase de treinamento e nem na de teste.
A Figura 34 ilustra a relação entre os valores de ROA previstos e realizados. Percebe-se uma grande dispersão dos valores estimados, em relação aos valores observados, resultado do alto índice de previsões erradas durante a fase de treinamento da rede, apesar de ser possível perceber uma “reta” ascendente, mostrando certa convergência entre os dois valores.
Figura 34 – Comparação entre valores previstos versus reais para predição da ROA atual durante a fase de treinamento da rede
Fonte: Dados da pesquisa
146 Generalized Regression Neural Networks.
Predicted vs. Actual (Training)
-6 -4 -2 0 2 4 6 8 10 -10 -5 0 5 10 15 Actual P re di ct ed
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Na fase de teste da rede, os resultados foram ainda mais desfavoráveis, conforme ilustra a Figura 35, sendo difícil perceber uma relação direta entre os valores previstos e observados.
Figura 35 – Comparação entre valores previstos x reais para predição da ROA Atual, durante a fase de teste da rede
Fonte: Dados da pesquisa
Um sumário do relatório da rede construída para fazer previsões sobre o ROA atual pode ser encontrada no Apêndice F.
A RNA para previsão do valor de mercado atual apresentou melhores resultados, passando na fase de treinamento, apesar de também ter falhado na fase de teste da rede. A RNA que apresentou melhor aderência ao modelo teórico foi uma “GRRN Numeric Predictor”, obtendo um índice de erros (Bad Previsions) de apenas 0,7752% durante a fase de treinamento da rede (129 casos). Os 32 casos restantes foram utilizados para teste da rede, mas desta vez o número de previsões erradas subiu para 37,5000%, saindo, portanto, da faixa de tolerância de 30%.
Predicted vs. Actual (Testing)
-6 -4 -2 0 2 4 6 8 -10 -5 0 5 10 15 Actual P re di ct
ed
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A Figura 36 ilustra a relação entre os valores de ROA previstos e realizados. Percebe-se a grande aderência do modelo entre os valores previstos e realizados.
Figura 36 – Comparação entre valores previstos x reais para predição do valor de mercado atual, durante a fase de treinamento da rede
Fonte: Dados da pesquisa
Na fase de teste da rede, os resultados não foram tão favoráveis, conforme ilustra a Figura 37. Percebe-se que à medida que o valor de mercado das empresas sobe a rede passa a gerar previsões mais longe dos valores reais observados.
Predicted vs. Actual (Training)
0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000 16000 18000 20000 0 5000 10000 15000 20000 Actual P re di ct ed
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Figura 37 – Comparação entre valores previstos x reais para predição do Valor de Mercado Atual, durante a fase de teste da rede
Fonte: Dados da pesquisa
Um sumário do relatório da rede construída para fazer previsões sobre o valor de
mercado atual pode ser encontrada no Apêndice G.
4.3.2 Modelo de redes neurais artificiais para previsão do desempenho atual
baseado na SEM II
A partir do modelo estrutural II (SEM II), foram elaboradas três redes neurais artificiais (RNA) para prever o desempenho atual das empresas siderúrgicas brasileiras. Uma das RNA teve o retorno sobre o ativo atual (RAtivA) como variável dependente, a segunda teve o valor de mercado (VlrMktA), e a terceira teve o lucro líquido (LucLiqA). As demais variáveis, em cada uma das RNAs, foram definidas como independentes.
Predicted vs. Actual (Testing)
0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000 0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000 16000 Actual P re di ct ed
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A RNA para previsão do lucro líquido atual que apresentou melhor aderência ao modelo teórico foi uma “GRNN Numeric Predictor”, obtendo um índice de erros (Bad
Previsions) de 13,5338% durante a fase de treinamento da rede (133 casos). Os 33
casos restantes foram utilizados para teste da rede. Apesar de o número de previsões erradas ter subido para 27,2727%, ainda se manteve dentro do limite de tolerância. Ou seja, foi uma rede que passou tanto na fase de treinamento quanto na fase de testes.
A Figura 38 ilustra a relação entre os valores de lucro líquido atual previstos e realizados. Percebe-se a grande aderência do modelo, quando se compara os dois valores.
Figura 38 – Comparação entre valores previstos x reais para predição do Lucro Líquido Atual, durante a fase de treinamento da rede
Fonte: Dados da pesquisa
Na fase de teste da rede, os resultados são apresentados graficamente na Figura 39. Novamente, percebe-se uma tendência da rede a gerar previsões mais divergentes dos valores observados no caso de lucros líquidos com valores no extremo superior da amostra.
Predicted vs. Actual (Training)
-1500000 -1000000 -500000 0 500000 1000000 1500000 2000000 2500000 -1500000 -1000000 -500000 0 500000 1000000 1500000 2000000 2500000 Actual P re di ct ed
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Figura 39 – Comparação entre valores previstos x reais para predição do Lucro Líquido Atual, durante a fase de teste da rede
Fonte: Dados da pesquisa
Um sumário do relatório da rede construída para fazer previsões sobre o lucro líquido atual pode ser encontrada no Apêndice H.
A RNA para previsão do retorno sobre o ativo (ROA) atual que apresentou melhor aderência ao modelo teórico foi uma “GRNN Numeric Predictor”, obtendo um índice de erros (Bad Previsions) de 15,0376% durante a fase de treinamento da rede (133 casos). Os 33 casos restantes foram utilizados para teste da rede, mas desta vez o número de previsões erradas subiu para 27,2727%. Novamente, obteve-se uma rede que passou tanto na fase de treinamento quanto na fase de testes.
A Figura 40 ilustra a relação entre os valores de ROA previstos e realizados. Novamente, percebe-se a grande aderência do modelo, quando se compara os dois valores.
Predicted vs. Actual (Testing)
-400000 -200000 0 200000 400000 600000 800000 -600000 -400000 -200000 0 200000 400000 600000 800000 1000000 Actual P re di ct
ed
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Figura 40 – Comparação entre valores previstos versus reais para predição da ROA atual durante a fase de treinamento da rede
Fonte: Dados da pesquisa
Na fase de teste da rede, os resultados foram menos favoráveis, conforme ilustra a Figura 41, apesar de ainda ser possível perceber uma tendência coerente, não obstante a existência de um outlier no limite inferior da amostra, onde a previsão não foi tão acurada.
Predicted vs. Actual (Training)
-10 -5 0 5 10 15 -10 -5 0 5 10 15 Actual P re di ct
ed
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Figura 41 – Comparação entre valores previstos versus reais para predição da ROA atual durante a fase de teste da rede
Fonte: Dados da pesquisa
Um sumário do relatório da rede construída para fazer previsões sobre o ROA atual pode ser encontrada no Apêndice I.
A RNA para previsão do valor de mercado atual também apresentou bons resultados, passando tanto na fase de treinamento quanto na fase de teste da rede. A RNA que apresentou melhor aderência ao modelo teórico foi uma “GRRN Numeric Predictor”, obtendo um índice de erros (Bad Previsions) de apenas 0,7519% durante a fase de treinamento da rede (133 casos). Os 33 casos restantes foram utilizados para teste da rede, mas desta vez o número de previsões erradas subiu para 24,2424%, permanecendo, entretanto, dentro da faixa de tolerância de 30%.
A Figura 42 ilustra a relação entre os valores de ROA previstos e realizados. Percebe-se a grande aderência do modelo entre os valores previstos e realizados, mesmo para valores limítrofes da amostra.
Predicted vs. Actual (Testing)
-10 -8 -6 -4 -2 0 2 4 6 8 -25 -20 -15 -10 -5 0 5 10 Actual P re di ct
ed
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Figura 42 – Comparação entre valores previstos versus reais para predição do valor de mercado atual, durante a fase de treinamento da rede
Fonte: Dados da pesquisa
Na fase de teste da rede, os resultados também foram favoráveis, conforme ilustra a Figura 43, apesar de um aumento visível na dispersão dos valores.
Predicted vs. Actual (Training)
0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000 16000 18000 20000 0 5000 10000 15000 20000 Actual P re di ct ed
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Figura 43 – Comparação entre valores previstos versus reais para predição do valor de mercado atual, durante a fase de teste da rede
Fonte: Dados da pesquisa
Um sumário do relatório da rede construída para fazer previsões sobre o valor de
mercado atual pode ser encontrada no Apêndice J.