Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2008 |
| Autor(a) principal: |
Christovam de Amorim Neto, Manoel |
| Orientador(a): |
Darmiton da Cunha Cavalcanti, George |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Pernambuco
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/2298
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Resumo: |
A previsão de séries temporais tem sido usada em diversos problemas do mundo real, tais como: meteorologia, previsão de carga em redes de computadores, análise de mercado, entre outras, com o objetivo de minimizar riscos, auxiliar no planejamento e na tomada de decisões. Nesta dissertação, as séries temporais são analisadas para realizar previsões de cotações de ações do mercado financeiro e, para tanto, uma metodologia baseada no uso de séries exógenas e de combinação de classificadores é proposta. As principais contribuições do presente trabalho são: i) utilização de séries exógenas como variáveis de entrada para o classificador a fim de capturar informações externas que influenciam na série a ser prevista; ii) utilização de combinação de classificadores, em especial, combinação de Redes Neurais do tipo MLP (Multi-Layer Perceptron); e, iii) concepção de uma nova medida de desempenho SLG (Sum of Loses and Gains), que é mais aderente na área de investimentos. Além disso, foram propostas diferentes abordagens para pré-processar os dados. Os estudos experimentais foram realizados utilizando a série temporal correspondente à ação preferencial da Petrobras (PETR4). Os resultados mostraram que o modelo proposto superou os modelos tradicionais, conseguindo prever a série com maior precisão e relevância para os investidores |
