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dc.contributor.authorVieira, Renato S.-
dc.contributor.authorThomé, Antonio Carlos Gay-
dc.date.accessioned2016-11-03T14:12:29Z-
dc.date.available2016-11-05T03:00:13Z-
dc.date.issued2000-12-16-
dc.identifier.citationVIEIRA, R. S.; THOMÉ, A. C. G. Avaliação de redes neurais aplicadas à previsão de índices de mercados de ações. Rio de Janeiro: NCE, UFRJ, 2000. 6 p. (Relatório Técnico, 11/00)pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11422/1015-
dc.description.abstractArtificial neural networks have been utilized in modeling solutions for time series forecasting problems arisen in different financial area segments such as financial statements analysis, macro-economic indicators, currency market, stock quotations and market indexes. When dealing with such problems, the forecasting model quality is usually appraised in terms of the difference between the actual value and the network forecasted value. But financial area applications also require that related financial goals such as profitability and low risk exposure be considered. The commonly used mean square error generally does not grant those needs are met. It seems then to be necessary to establish additional criteria considering specific financial goals. The current paper shows the results obtained in experiments carried on to compare different neural network architectures to forecast the São Paulo Stock Exchange Ibovespa index using different training criteria and performance evaluation strategies based on business and financial goalsen
dc.languageporpt_BR
dc.relation.ispartofRelatório Técnico NCEpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectNeural networksen
dc.subjectForecastingen
dc.subjectRedes neurais artificiaispt_BR
dc.subjectFinancial times seriespt_BR
dc.subjectSéries temporais financeiraspt_BR
dc.subjectPrevisão de índices financeirospt_BR
dc.titleAvaliação de redes neurais aplicadas à previsão de índices de mercados de açõespt_BR
dc.typeRelatóriopt_BR
dc.description.resumoAs redes neurais artificiais vêm sendo utilizadas na modelagem da solução de problemas de previsão de séries temporais em diferentes segmentos da área financeira, como por exemplo, análise de balanços, indicadores macroeconômicos, mercado de câmbio, cotação de ações e índices de mercados. Nesses problemas, é usual mensurar a qualidade do modelo de previsão através do uso de alguma medida de erro entre o valor real e o valor previsto pela rede. Contudo, aplicações na área financeira demandam o atendimento a objetivos financeiros subjacentes, tais como nível de lucratividade ou exposição ao risco. A obtenção de medidas de erro com magnitude pouco significativa não é garantia de atendimento a esses objetivos: há necessidade do estabelecimento de critérios adicionais, de forma a possibilitar a aferição da qualidade dos resultados obtidos à luz de objetivos financeiros específicos. Este artigo apresenta resultados de alguns experimentos realizados com vistas a comparar diferentes arquiteturas de redes neurais para a previsão do índice Ibovespa, da Bolsa de Valores de São Paulo, envolvendo diferentes critérios de treinamento e estratégias de avaliação do desempenho com base em objetivos financeiros e de negócio.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentInstituto Tércio Pacitti de Aplicações e Pesquisas Computacionaispt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpt_BR
dc.citation.issue1100pt_BR
dc.embargo.termsabertopt_BR
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