CORPORATE RATINGS GRADE PREDICTION / PREDIÇÃO DO GRAU DE RATINGS CORPORATIVOS
AUTOR(ES)
ANDRE SIH
DATA DE PUBLICAÇÃO
2006
RESUMO
O objetivo desta dissertação é analisar a relevância de um conjunto inicial de 18 atributos tais como Despesas Financeiras, Receitas e Liquidez Corrente, dentre outros, em relação à classificação de risco (grau) de uma empresa: especulação ou investimento, conforme classificação realizada pela agência Standard &Poor s. Avaliou-se comparativamente a eficácia de métodos lineares e não-lineares de seleção de atributos tais como Análise de Componentes Principais (PCA), Informação Mútua (IM) e Informação Mútua para Seleção de Atributos com Distribuição Uniforme (MIFS-U) e métodos lineares e não-lineares de predição tais como Regressão Múltipla Linear, Discriminante Linear de Fisher e Redes Neurais. Identificou-se através destes métodos e de conhecimento a priori, um conjunto de cinco fatores (atributos) capaz de estimar com alto índice de eficácia se o grau de uma empresa é de investimento ou especulação, a saber: Lucro Líquido, EBIT, Receitas, Valor de Mercado e Setor.
ASSUNTO(S)
ratings redes neurais selecao de atributos neural networks ratings feature selection investimento predicao de risco statistics investment risk forecast estatistica
