Um novo modelo híbrido multivariado entre uma rede neuronal artificial e um modelo ARIMA para a previsão de taxas de câmbio

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Martins, Gil Gonçalo Freire
Data de Publicação: 2014
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10316/25421
Resumo: Trabalho de projeto do mestrado em Economia, apresentado à Faculdade de Economia da Universidade de Coimbra, sob a orientação de Pedro Bação.
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spelling Um novo modelo híbrido multivariado entre uma rede neuronal artificial e um modelo ARIMA para a previsão de taxas de câmbioPrevisão de taxas de câmbioRedes neuronais artificiaisModelo ARIMAModelo híbridoAlgoritmo genéticoTrabalho de projeto do mestrado em Economia, apresentado à Faculdade de Economia da Universidade de Coimbra, sob a orientação de Pedro Bação.Apesar dos muitos modelos propostos, é notória a dificuldade na previsão de taxas de câmbio. Estudos recentes com redes neuronais artificiais (RNA) sugerem que estas podem ser uma alternativa a outros modelos para a realização de previsões, quando existem não lineari-dades nas séries temporais. Este estudo propõe uma abordagem multivariada, aplicando um modelo hibrido entre uma RNA e um ARIMA, de forma a aumentar a capacidade de previsão da RNA, dado que uma série temporal pode possuir componente não linear e linear. Imple-mentando primeiro um algoritmo genético adaptativo para construir a estrutura da RNA, são consideradas duas taxas de câmbio mensais e semanais do Euro e do Yen contra o Dólar, para inferir sobre a qualidade do modelo hibrido multivariado proposto face a outros modelos. Os resultados empíricos das previsões fora da amostra, indicam que para as séries mensais o mo-delo hibrido não é vantajoso, devido à não existência de não linearidades nestas. No entanto para séries semanais, obtêm-se vantagens da utilização do modelo hibrido. Assim uma abor-dagem hibrida multivariada pode ser pertinente para a previsão taxas de câmbio semanais e possivelmente diárias, ao invés da utilização dos modelos individuais ou híbridos univariados.FEUC2014-02-21info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesishttp://hdl.handle.net/10316/25421http://hdl.handle.net/10316/25421TID:201480352porMartins, Gil Gonçalo Freire - Um novo modelo híbrido multivariado entre uma rede neuronal artificial e um modelo ARIMA para a previsão de taxas de câmbio, Coimbra, 2014.Martins, Gil Gonçalo Freireinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2022-01-20T17:48:39Zoai:estudogeral.uc.pt:10316/25421Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T20:46:42.783172Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
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