Pantheon Repositório Institucional da UFRJ
Coleta, preserva e divulga a produção acadêmica digital em todas as áreas do conhecimento.
São os ativos do repositório, além de teses e dissertações da UFRJ, artigos científicos, livros eletrônicos, capítulos de livros e trabalhos apresentados em eventos por professores, pesquisadores, funcionários administrativos e alunos de mestrado e doutorado.
Use este identificador para citar ou linkar para este item:
http://hdl.handle.net/11422/14800| Tipo: | Trabalho de conclusão de graduação |
| Título: | Redes neurais LSTM e modelo GARCH: uma abordagem conjunta para previsão de retornos |
| Autor(es)/Inventor(es): | Contarini, Gabriel |
| Orientador: | Schommer, Susan |
| Resumo: | A ideia principal do trabalho é analisar a performance de previsão do retorno de ações, particularmente da ação PETR3. Primeiramente, para prever os retornos futuros, foi usado um tipo de rede neural chamada de redes neurais recorrentes, especificamente neurônios do tipo LSTM. Depois são estimados modelos GARCHs para a série e são usados suas variâncias condicionais como novos inputs para as redes neurais, transformando assim um problema de regressão univariado em um problema multivariado usando os mesmos dados iniciais. As redes neurais LSTM, em geral, apresentaram melhores resultados em comparação ao próprio GARCH e as redes neurais com GARCH como input. |
| Palavras-chave: | Redes neurais aritifciais Redes neurais recorrentes Modelo GARCH Artificial neural networks Recurrent neural networks GARCH Model |
| Assunto CNPq: | CNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::ECONOMIA |
| Unidade produtora: | Instituto de Economia |
| Editora: | Universidade Federal do Rio de Janeiro |
| Data de publicação: | Ago-2020 |
| País de publicação: | Brasil |
| Idioma da publicação: | por |
| Tipo de acesso: | Acesso Aberto |
| Citação: | CONTARINI, Gabriel. Redes neurais LSTM e modelo GARCH: uma abordagem conjunta para previsão de retornos. 2020. 40 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Ciências Econômicas) - Instituto de Economia, Universidade Federal do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, 2020. |
| Aparece nas coleções: | Ciências Econômicas |
Arquivos associados a este item:
| Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
|---|---|---|---|---|
| GContarini.pdf | 887.58 kB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
Os itens no repositório estão protegidos por copyright, com todos os direitos reservados, salvo quando é indicado o contrário.