标题：Redes neurais artificiais na previsão da inflação: aplicação como ferramenta de apoio à análise de decisões financeiras em organizações de pequeno porte
摘要：As estimações das taxas de inflação são de fundamental importância para os gestores, pois as decisões de investimento estão intimamente ligadas a elas. Contudo, o comportamento inflacionário tende a ser não linear e até mesmo caótico, tornando difícil a sua correta estimação. Essa característica do fenômeno pode tornar imprecisos os modelos mais simples de previsão, acessíveis às pequenas organizações, uma vez que muitos deles necessitam de grandes manipulações de dados e/ou softwares especializados. O presente artigo tem por objetivo avaliar, por meio de análise formal estatística, a eficácia das redes neurais artificiais (RNA) na previsão da inflação, dentro da realidade de organizações de pequeno porte. As RNA são ferramentas adequadas para mensurar os fenômenos inflacionários, por se tratar de aproximações de funções polinomiais, capazes de lidar com fenômenos não lineares. Para esse processo, foram selecionados três modelos básicos de redes neurais artificiais Multi Layer Perceptron, passíveis de implementação a partir de planilhas eletrônicas de código aberto. Os três modelos foram testados a partir de um conjunto de variáveis independentes sugeridas por Bresser-Pereira e Nakano (1984), com defasagem de um, seis e doze meses. Para tal, foram utilizados testes de Wilcoxon, coeficiente de determinação R2 e o percentual de erro médio dos modelos. O conjunto de dados foi dividido em dois, sendo um grupo usado para treinamento das redes neurais artificiais, enquanto outro grupo era utilizado para verificar a capacidade de predição dos modelos e sua capacidade de generalização. Com isso, o trabalho concluiu que determinados modelos de redes neurais artificiais têm uma razoável capacidade de predição da inflação no curto prazo e se constituem em uma alternativa razoável para esse tipo de mensuração.
其他摘要：Estimation of inflation rates is crucial for managers, because investment decisions are closely linked to them. However, the behavior of inflation tends to be nonlinear and even chaotic, making it difficult to be estimated. This characteristic may become simplest models, accessible for small organizations, inaccurate to forecasting the phenomenon, since many of these require large data manipulations and/or specialized software. This article aims to evaluate, through formal statistical analysis, the effectiveness of artificial neural networks in inflation forecasting at small organizations reality. ANNs are appropriated tools to measure the phenomena of inflation, as they are approximations of polynomial functions, capable of dealing with nonlinear phenomena. This article selected three basic models of Multi Layer Perceptron artificial neural networks, simple enough to be implemented whit open source spreadsheets. These three models were tested from a set of independent variables suggested by Bresser-Pereira and Nakano (1984), with a lag of one, six and twelve months. For that were used Wilcoxon test, coefficient of determination R2 and the average percent error of tested models. Data set was divided into two, one group used for artificial neural networks training and another group used to verify models predictive ability and their ability to generalize. This work concluded that certain models of artificial neural networks have a reasonable ability to predict inflation in the short run and constitute a reasonable alternative for this type of measurement.
关键词：Inflação; Redes neurais artificiais; Perceptron; Organizações de pequeno porte; Análise de decisão;Inflation; Artificial neural networks; Perceptron; Small organizations; Analysis decisions;Inflación; Redes neuronales artificiales; Perceptron; Organizaciones pequeñas; Análisis de decisiones
