4 CONSTRUÇÃO E ANÁLISE DOS MODELOS
4.3 Modelo de redes neurais artificiais
4.3.3 Modelo de redes neurais artificiais para previsão do desempenho futuro
baseado na SEM II
A partir do modelo estrutural II (SEM II), também foram elaboradas duas redes neurais artificiais (RNA) para prever o desempenho futuro das empresas siderúrgicas brasileiras. Uma das RNA teve o retorno sobre o ativo atual (RAtivA) como variável dependente e a outra teve o valor de mercado (VlrMktA). Todas as demais variáveis, em cada uma das RNAs, foram definidas como independentes.
A RNA para previsão do retorno sobre o ativo futuro que apresentou melhor aderência ao modelo teórico foi uma “GRNN Numeric Predictor”, obtendo um índice
Predicted vs. Actual (Testing)
0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000 0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000 Actual P re di ct ed
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de erros (Bad Previsions) de 39,0977% 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 69,6970%, valores não muito diferentes da RNA para previsão do ROA atual. Ou seja, novamente não se obteve uma rede neural válida, sendo que a melhor simulação continuou não passando nem na fase de treinamento nem na fase de teste da rede.
A Figura 44 ilustra a relação entre os valores da ROA previstos e realizados. Percebe-se que a maior dispersão dos dados ocorre especialmente para ROAs limítrofes à amostra analisada, similar à RNA para previsão do ROA atual.
Figura 44 – Comparação entre valores previstos versus reais para predição da ROA futura, durante a fase de treinamento da rede
Fonte: Dados da pesquisa
Na fase de teste da rede os resultados, foram ainda mais desfavoráveis, conforme ilustra a Figura 45, na qual se percebe a grande dispersão entre os valores previstos e observados.
Predicted vs. Actual (Training)
-10 -5 0 5 10 15 -25 -20 -15 -10 -5 0 5 10 15 20 25 Actual P re di ct
ed
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Figura 45 – Comparação entre valores previstos versus reais para predição da ROA futura 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 K.
A RNA para previsão do valor de mercado futuro também apresentou ótimos resultados, principalmente na fase de treinamento da rede. A RNA que apresentou melhor aderência ao modelo teórico foi novamente uma “GRRN Numeric Predictor”, obtendo um índice de erros (Bad Previsions) de igual a zero (0.0000%) durante a fase de treinamento da rede (133 casos) – ou seja, nenhum erro de previsão e o maior score entre todas as RNAs testadas. Os 33 casos restantes foram utilizados para teste da rede, mas desta vez o número de previsões erradas subiu para 21,2121%, porém ainda dentro da faixa de tolerância de 30%.
A Figura 46 ilustra a relação entre os valores de ROA previstos e realizados. Percebe-se a perfeita aderência do modelo entre os valores previstos e realizados.
Predicted vs. Actual (Testing)
-6 -4 -2 0 2 4 6 8 10 12 -8 -6 -4 -2 0 2 4 6 8 10 12 Actual P re di ct
ed
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Figura 46 – Comparação entre valores previstos versus reais para predição do valor de mercado futuro, durante a fase de treinamento da rede
Dados: Dados da pesquisa
Na fase de teste da rede, a aderência não foi tão perfeita, conforme ilustra a Figura 47, novamente ocorrendo maior dispersão para os valores positivos limítrofes da amostra testada.
Predicted vs. Actual (Training)
0 5000 10000 15000 20000 25000 0 5000 10000 15000 20000 25000 Actual P re di ct ed
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Figura 47 – 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 futuro pode ser encontrada no Apêndice L.
4.3.4 Modelo de redes neurais artificiais para previsão do desempenho futuro sem
basear-se na SEM II
A título de experimentação, uma nova RNA foi construída para previsão do valor de
mercado futuro, desta vez utilizando todos os indicadores originais resultantes da
técnica Delphi, ao invés de apenas os indicadores provenientes da SEM II. Esta RNA apresentou excelente resultado na fase de treinamento da rede, porém não passou na fase de testes. A RNA que apresentou melhor aderência ao modelo teórico foi novamente uma “GRRN Numeric Predictor”, obtendo um índice de erros (Bad Previsions) de apenas 0.0000% 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 foi de 42,4242%, fora da faixa de tolerância de 30%.
Predicted vs. Actual (Testing)
0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000 0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000 Actual P re di ct ed
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A Figura 48 ilustra a relação entre os valores de ROA previstos e realizados. Percebe-se a perfeita aderência do modelo entre os valores previstos e realizados.
Figura 48 – Comparação entre valores previstos versus reais para predição do valor de mercado futuro durante a fase de treinamento da rede
Fonte: Dados da pesquisa
No entanto, na fase de teste da rede os resultados não foram tão favoráveis, conforme ilustra a Figura 49.
Predicted vs. Actual (Training)
0 5000 10000 15000 20000 25000 0 5000 10000 15000 20000 25000 Actual P re di ct ed
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Figura 49 – 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 futuro pode ser encontrada no Apêndice M.