Palestra Expo Trader de 08 de Junho:Palestra Expo Trader de 08 de Junho:

A previsão do IBOVESPA através de A previsão do IBOVESPA através de modelos de regressão multivariada modelos de regressão multivariada

Daniel Brandão de CastroDaniel Brandão de Castro

Contato: danielbc@usp.brContato: danielbc@usp.br

• O que é regressão linear multivariada ?O que é regressão linear multivariada ?

• É possível prever o Ibovespa ?É possível prever o Ibovespa ?

• Como operar com esta ferramentaComo operar com esta ferramenta

• O que é regressão linear multivariada ?O que é regressão linear multivariada ?

Definição: Definição:

A análise de regressão multivariada é o estudo de como A análise de regressão multivariada é o estudo de como

uma variável dependente y está relacionada com duas ou uma variável dependente y está relacionada com duas ou

mais variáveis independentes (mais variáveis independentes (pp).).

Modelo: Modelo:

(1) ...22110 iippiii XXXY εββββ +++++=

Onde Yi é a resposta no i-ésimo ensaio, Xi1 e Xi2 são os Onde Yi é a resposta no i-ésimo ensaio, Xi1 e Xi2 são os valores das duas variáveis preditoras no i-ésimo ensaio. valores das duas variáveis preditoras no i-ésimo ensaio. O número de variáveis é dado por O número de variáveis é dado por p.p. Os parâmetros do Os parâmetros do modelo são modelo são ββ 0, 0, ββ 1, 1, ββ 2 e o termo do erro é 2 e o termo do erro é εε i.i.

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Por Definição: Por Definição:

A esperança E(A esperança E(εε i)=0 e,i)=0 e,Os parâmetros Os parâmetros ββ 0, 0, ββ 1, 1, ββ 2, ... 2, ... ββ p serão calculados pelo p serão calculados pelo Critério dos Mínimos Quadrados.Critério dos Mínimos Quadrados.

Critério dos Mínimos Quadrados: Critério dos Mínimos Quadrados:

( ) )2(ˆmin 2∑ − ii yy

Onde yi é o valor observado para a i-ésima observação e Onde yi é o valor observado para a i-ésima observação e com circunflexo é o valor estimado através do modelocom circunflexo é o valor estimado através do modelo

• É possível prever o Ibovespa ?É possível prever o Ibovespa ?

Com base na regressão linear multivariada é preciso:Com base na regressão linear multivariada é preciso:

• Encontrar boas variáveis para o modeloEncontrar boas variáveis para o modelo• Encontrar os parâmetros Encontrar os parâmetros ββ• Checar o erro do modelo e a aderência da curva projetadaChecar o erro do modelo e a aderência da curva projetada

Como fazer isso ?Como fazer isso ?

• Através de recursos computacionais, por exemplo:Através de recursos computacionais, por exemplo:

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Com o uso do Excel e do seguinte modelo para o Ibovespa:Com o uso do Excel e do seguinte modelo para o Ibovespa:

(3) 43210 iiiiii TNXUSDSELICEMBIIbovespa εβββββ +++++=

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VendaVenda VendaVenda

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Obrigado pela presença !Obrigado pela presença !

Daniel Brandão de CastroDaniel Brandão de Castro

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