Redes neurais LSTM e modelo GARCH: uma abordagem conjunta para previsão de retornos

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Contarini, Gabriel
Data de Publicação: 2020
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFRJ
Texto Completo: http://hdl.handle.net/11422/14800
Resumo: A ideia principal do trabalho é analisar a performance de previsão do retorno de ações, particularmente da ação PETR3. Primeiramente, para prever os retornos futuros, foi usado um tipo de rede neural chamada de redes neurais recorrentes, especificamente neurônios do tipo LSTM. Depois são estimados modelos GARCHs para a série e são usados suas variâncias condicionais como novos inputs para as redes neurais, transformando assim um problema de regressão univariado em um problema multivariado usando os mesmos dados iniciais. As redes neurais LSTM, em geral, apresentaram melhores resultados em comparação ao próprio GARCH e as redes neurais com GARCH como input.
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