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

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Aires, Debora Barbosa
Data de Publicação: 2018
Outros Autores: Dametto, Ronaldo César, Crepaldi, Antonio Fernando
Tipo de documento: Artigo
Idioma: por
Título da fonte: GEPROS. Gestão da Produção. Operações e Sistemas
DOI: 10.15675/gepros.v13i1.2016
Texto Completo: https://revista.feb.unesp.br/gepros/article/view/2016
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).
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