Forecasting financial markets with artificial neural networks

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Vieira, Cristiano Ribeiro
Data de Publicação: 2013
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: eng
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10400.5/6340
Resumo: Mestrado em Matemática Financeira
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spelling Forecasting financial markets with artificial neural networksArtificial Neural NetworksMultilayer PerceptronBackpropagationFinancial marketsOil & Gas IndustryForecasting.Mestrado em Matemática FinanceiraArtificial Neural Networks are exible nonlinear mathematical models widely used in forecasting. This work is intended to investigate the support these models can give to nancial economists predicting prices movements of oil and gas companies listed in stock exchanges. Multilayer Perceptron models with logistic activation functions achieved better results predicting the direction of stocks returns than traditional linear regressions and better performances in companies with lower market capitalization. Furthermore, multilayer perceptron with eight hidden units in the hidden layer had better predictive ability than a neural network with four hidden neurons.Instituto Superior de Economia e GestãoBastos, João FerreiraRepositório da Universidade de LisboaVieira, Cristiano Ribeiro2014-01-14T11:40:08Z20132013-01-01T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10400.5/6340engVieira, Cristiano Ribeiro. 2013. "Forecasting financial markets with artificial neural networks". Dissertação de Mestrado. Universidade de Lisboa. Instituto Superior de Economia e Gestão.info: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:RCAAP2023-03-06T14:37:12Zoai:www.repository.utl.pt:10400.5/6340Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T16:53:44.350621Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
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