Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2004 |
Autor(a) principal: |
FREIMAN, José Paulo
 |
Orientador(a): |
PAMPLONA, Edson de Oliveira
 |
Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
Tipo de documento: |
Dissertação
|
Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
Idioma: |
por |
Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Itajubá
|
Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pós-Graduação: Mestrado - Engenharia de Produção
|
Departamento: |
IESTI - Instituto de Engenharia de Sistemas e Tecnologia da Informação
|
País: |
Brasil
|
Palavras-chave em Português: |
|
Área do conhecimento CNPq: |
|
Link de acesso: |
https://repositorio.unifei.edu.br/jspui/handle/123456789/3748
|
Resumo: |
A previsão ou predição está vinculada à utilização do conhecimento de eventos presentes e passados para se realizar estimativas para eventos futuros. Isto é particularmente importante na Economia, campo em que temos um sistema dinâmico com características não lineares adquiridas através das tendências de longo prazo, padrões sazonais, movimentos cíclicos e fatores irregulares. Atualmente, no campo dos negócios, as redes neurais artificiais (RNA) estão se tornando cada vez mais populares, atuando como uma ferramenta de grande importância como auxiliar na interpretação do mercado. Muitos sistemas que utilizam redes neurais têm funcionado bem na identificação de padrões complexos, aprendendo pela experiência, concluindo sobre algo e realizando previsão. O principal objetivo deste trabalho é mostrar as características comuns das redes neurais e discutir a possibilidade de sua utilização no campo dos negócios, particularmente no agronegócio, realizando previsões de preços de commodities e comparando-as com aquelas obtidas com o uso de um método estatístico tradicional. |