Previsão de séries temporais financeiras utilizando redes neurais artificiais: um comparativo na crise de 2008

Debora Barbosa Aires, Ronaldo César Dametto, Antonio Fernando Crepaldi

Resumo


As redes neurais artificias (RNAs) vem sendo utilizadas em diferentes segmentos da área financeira, como na previsão de preços de ações e índices de mercado. Este artigo busca mensurar o poder das RNAs na predição do Índice Bovespa e de preços de ações, averiguando o seu poder de previsão mesmo em períodos de crise. Para tanto, foram extraídas do Yahoo! Finance series temporais de mais de uma década, contendo o período da crise do subprime e suas vizinhanças temporais. As RNAs foram executadas por meio do software Matlab 2016a, apresentando resultados satisfatórios, os quais foram avaliados pelos diagramas de dispersão dos erros e pelo método do erro percentual absoluto médio (MAPE).

Texto completo:

PDF


DOI: https://doi.org/10.15675/gepros.v13i1.2016

Apontamentos

  • Não há apontamentos.


Direitos autorais



Licença Creative Commons

Está licenciado com uma Licença Creative Commons - Atribuição-NãoComercial 4.0 Internacional

e-ISSN: 1984-2430
GEPROS. Gest. prod. oper. sist., Bauru, São Paulo-SP (Brasil).

Departamento de Engenharia de Produção da Faculdade de Engenharia da UNESP - Bauru

Av. Eng. Edmundo Carrijo Coube, n° 14-01 Fone: 55-14-3103-6122