Previsão dos preços do petróleo Brent com modelos univariados - Silvestre, Mariana Coelho (2022)
O objetivo deste estudo é a previsão da série temporal de preços do petróleo Brent através de diversos modelos econométricos e de Machine Learning de forma a identificar qual é o que obtém um melhor ajuste e performance. As métricas de avaliação da performance que auxiliaram na comparação entre os modelos foram o Mean Absolute Error (MAE), o Mean Absolute Percentage Error (MAPE), o Mean Squared Error (MSE) e o Root Mean Squared Error (RMSE). Com isto, conseguiu-se perceber que existe uma tendência, sendo o modelo ARIMA (Auto Regressive Integrated Moving Average) e o modelo LSTM (Long short-term memory) os mais estudados na literatura e os que obtiveram melhores previsões em todas as métricas utilizadas. Em suma, verificou-se que tem existido um crescimento gradual da literatura desta temática, que a presente dissertação vai ao encontro dos resultados obtidos por outros autores e que ainda há caminho para novas investigações.