DETECÇÃO DE FATOS RELEVANTES EM EMPRESAS DE CAPITAL ABERTO UTILIZANDO TÉCNICAS DE PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL E APRENDIZADO DE MÁQUINA

Publicado em 22/03/2021 - ISBN: 978-65-5941-128-3

Título do Trabalho
DETECÇÃO DE FATOS RELEVANTES EM EMPRESAS DE CAPITAL ABERTO UTILIZANDO TÉCNICAS DE PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL E APRENDIZADO DE MÁQUINA
Autores
  • Pedro Paixão Borges
  • Rafael Moreira da Costa Nunes Ribeiro
  • HEUDSON TOSTA MIRANDOLA
Modalidade
Resumo apresentação oral padrão
Área temática
Centro de Ciências Matemáticas e da Natureza (CCMN)/Outros
Data de Publicação
22/03/2021
País da Publicação
Brasil
Idioma da Publicação
Português
Página do Trabalho
https://www.even3.com.br/anais/jgmictac/319992-deteccao-de-fatos-relevantes-em-empresas-de-capital-aberto-utilizando-tecnicas-de-processamento-de-linguagem-natu
ISBN
978-65-5941-128-3
Palavras-Chave
Fato Relevante, Processamento de Linguagem Natural, Inteligência Artificial, CVM
Resumo
No mundo financeiro, uma grande variedade de fatores econômicos e sociais podem ser elencados para explicar o aumento ou diminuição dos valores das ações ao longo do tempo. Nesse contexto, é dever das empresas informar aos seus acionistas sobre quaisquer ocorrências que possam influir de modo ponderável na decisão dos investidores de comprar, vender ou manter valores mobiliários. Tais ações podem ser definidas como fatos relevantes ou comunicados ao mercado, de acordo com seu impacto, e possuem regras de veiculação especificadas pela CVM - Comissão de Valores Mobiliários (BRASIL, 2002). Essa instituição tem como uma de suas funções apurar a veiculação desses dois tipos de ocorrências, garantindo a veracidade das informações disponibilizadas e a adequação ao formato esperado. Por sua vez, quando algum desses critérios não for satisfeito, também é função da CVM notificar e, caso seja necessário, penalizar as empresas responsáveis. No entanto, essa tarefa nem sempre é fácil de ser implementada, na medida em que atualmente, um grande volume de dados deve ser analisado de forma manual e individual. Tendo em vista essa situação, o objetivo desse trabalho é desenvolver um modelo preditivo para identificar fatos relevantes de forma automática, utilizando técnicas de Processamento de Linguagem Natural e Aprendizado de Máquina. Nesse sentido, serão analisados cerca de 200000 documentos produzidos por empresas de capital aberto e disponibilizados pela CVM. Inicialmente, os documentos foram pré-processados utilizando as bibliotecas NLTK e Spacy e 2000 atributos principais foram selecionados através de scores de Informação Mútua e Chi-Quadrado (MANNING, RAGHAVAN e SCHÜTZE, 2009). A partir disso, diversos modelos supervisionados vêm sendo testados e refinados para a predição dos fatos relevantes, como Naive-Bayes, Regressão Logística e SVM (HASTIE, TIBSHIRANI e FRIEDMAN, 2001). Testes iniciais realizados com esses modelos vêm obtendo resultados bastante promissores, indicando a relevância dessa abordagem computacional para o problema indicado e a pertinência do projeto enquanto gerador de soluções inovadoras para questões atuais da sociedade. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS BRASIL. Comissão de Valores Mobiliários. INSTRUÇÃO CVM No 358, DE 3 DE JANEIRO DE 2002. 2002. Disponível em: http://conteudo.cvm.gov.br/export/sites/cvm/legislacao/instrucoes/anexos/300/inst358consolid.pdf. Acesso em 21 dez. 2020. MANNING, C. D..; RAGHAVAN, P.; SCHÜTZE, H. Introduction to information retrieval. 2. ed. Cambridge: Cambridge University Press, 2009. HASTIE, T.; TIBSHIRANI, R; FRIEDMAN, J. H. The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction. 1. ed. Cambridge: Cambridge University Press, 2001.
Título do Evento
XLII Jornada Giulio Massarani de Iniciação Científica, Tecnológica, Artística e Cultural (JICTAC 2020 - Edição Especial) - Evento UFRJ
Título dos Anais do Evento
Anais da Jornada Giulio Massarani de Iniciação Científica, Tecnológica, Artística e Cultural
Nome da Editora
Even3
Meio de Divulgação
Meio Digital

Como citar

BORGES, Pedro Paixão; RIBEIRO, Rafael Moreira da Costa Nunes; MIRANDOLA, HEUDSON TOSTA. DETECÇÃO DE FATOS RELEVANTES EM EMPRESAS DE CAPITAL ABERTO UTILIZANDO TÉCNICAS DE PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL E APRENDIZADO DE MÁQUINA.. In: Anais da Jornada Giulio Massarani de Iniciação Científica, Tecnológica, Artística e Cultural. Anais...Rio de Janeiro(RJ) UFRJ, 2021. Disponível em: https//www.even3.com.br/anais/jgmictac/319992-DETECCAO-DE-FATOS-RELEVANTES-EM-EMPRESAS-DE-CAPITAL-ABERTO-UTILIZANDO-TECNICAS-DE-PROCESSAMENTO-DE-LINGUAGEM-NATU. Acesso em: 10/02/2025

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