Usando redes Bayesianas para a previsão da rentabilidade de empresas - L'Astorina, Humberto Carlos (2009)
O presente trabalho emprega Redes Bayesianas para a previsão da rentabilidade de empresas. Define-se como rentabilidade superior as empresa que obtiveram retorno para os acionistas classificados acima de 81,5% em relação às demais. Adota-se a metodologia de seleção dos indicadores proposta por Sun e Shenoy (2007), que seleciona as variáveis explicativas segundo suas correlações com a variável classificadora. Obtêm-se, ao final, dois modelos sendo o primeiro com dois estados de classificação de empresas, superior e inferior; o segundo com três estados (superior mediano e inferior). Assim como Sun e Shenoy (2007), tenta-se validar o modelo Bayesiano com a regressão logística. Constata-se que não é possível afirmar que as média das taxas de sucesso dos dois modelos sejam diferentes ao se prever rentabilidade superior, entretanto a regressão tem melhor desempenho ao se prever rentabilidade baixa. A variável mais significativa tanto para o primeiro quanto para o segundo modelos foi a classificação atual da empresa, ou seja, empresas que figuram em um determinado ano no estado de rentabilidade superior são as mais propensas a repetir o resultado do que as demais. Os resultados apontam taxas de acerto que vão de 14,70% em 1999 (ano da crise cambial quando a rentabilidade média das empresas foi de 2,74%) a 52,94% em 1997 (ano cuja rentabilidade média foi de 11,76%) para o primeiro modelo e de 11,76 % (1999) a 56,60 % (2004, rentabilidade média de 10,76%) para o segundo modelo. Apesar dos modelos ainda não conseguirem alcançar uma estabilidade nas previsões os resultados são animadores quando se desenvolve a hipótese de utilidade para um possível investidor e a expectativa de retorno acumulado, ao longo dos dez anos, passa de 70,37%, que é a rentabilidade média acumulada do período, para 357,07% e 410,10 % para o primeiro e o segundo modelo respectivamente.