Pantheon Repositório Institucional da UFRJ
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http://hdl.handle.net/11422/19468| Tipo: | Trabalho de conclusão de graduação |
| Título: | Redes neurais para predição de series temporais |
| Autor(es)/Inventor(es): | Mghazli, Yá-Sin Barcelos |
| Orientador: | Zago, Camila Avosani |
| Resumo: | 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. |
| Palavras-chave: | Redes neurais Séries temporais Mercado de ações |
| Assunto CNPq: | CNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::ADMINISTRACAO |
| Unidade produtora: | Faculdade de Administração e Ciências Contábeis |
| Editora: | Universidade Federal do Rio de Janeiro |
| Data de publicação: | Set-2021 |
| País de publicação: | Brasil |
| Idioma da publicação: | por |
| Tipo de acesso: | Acesso Aberto |
| Citação: | 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. |
| Aparece nas coleções: | Administração |
Arquivos associados a este item:
| Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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