Pantheon Institutional repository
Collect, preserve and disseminate digital academic production in all areas of knowledge.
Comprise the assets of the repository, in addition to theses and dissertations at UFRJ, scientific articles, electronic books, book chapters and papers presented at events for teachers, researchers, administrative staff and students of master's and doctoral degrees.
Please use this identifier to cite or link to this item:
http://hdl.handle.net/11422/19468| Type: | Trabalho de conclusão de graduação |
| Title: | Redes neurais para predição de series temporais |
| Author(s)/Inventor(s): | Mghazli, Yá-Sin Barcelos |
| Advisor: | Zago, Camila Avosani |
| Abstract: | Diversas classes de modelos têm sido propostas como solução do dilema do passeio aleatório para previsão de séries temporais financeiras. Embora não haja nenhuma prova formal sobre sua previsibilidade, alguns trabalhos argumentam que, na prática, este fenômeno temporal é, de alguma forma, previsível. Portanto, este trabalho analisa qual a eficiência dos modelos (ARIMA, MultiLayer Perceptrons e Long Short-Term Memory para séries temporais propostos para a predição do índice Bovespa? como solução do dilema do passeio aleatório no problema de previsão de séries temporais financeiras. Uma análise experimental é conduzida com os modelos investigados utilizando uma série temporal relacionada ao Índice da Bolsa de Valores de São Paulo (IBOVESPA) utilizando normalização e diferenciação dos dados, janelamento temporal e otimização dos hiperparâmetros dos modelos. Os resultados alcançados demonstraram efetividade, em desempenho preditivo, dos modelos investigados. |
| Keywords: | Redes neurais Séries temporais Mercado de ações |
| Subject CNPq: | CNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::ADMINISTRACAO |
| Production unit: | Faculdade de Administração e Ciências Contábeis |
| Publisher: | Universidade Federal do Rio de Janeiro |
| Issue Date: | Sep-2021 |
| Publisher country: | Brasil |
| Language: | por |
| Right access: | Acesso Aberto |
| Citation: | MGHAZLI, Yá-Sin Barcelos. Redes neurais para predição de series temporais. 2021. 40 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Administração) - Faculdade de Administração e Ciências Contábeis, Universidade Federal do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, 2021. |
| Appears in Collections: | Administração |
Files in This Item:
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| YBMghazli.pdf | 516.99 kB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.