Ensaios sobre o uso de redes neurais na previsão de taxa de câmbio
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Data de Publicação: | 2020 |
Tipo de documento: | Tese |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do Mackenzie |
Texto Completo: | http://dspace.mackenzie.br/handle/10899/26467 |
Resumo: | This study aims to compare and evaluate the predictive power of artificial neural network models on exchange rates. Initially, a bibliometric study and literature review is carried out in order to identify the current research status in the area. Then, an empirical study is propesed to forecast various Exchange rates using data of opening, closing,high and low in daily frequency. The data sample includes exchange rates (BRL / USD, EUR / USD and GBP / USD) from January 2014 to December 2019. Forecasts are made for a period ahead. Different architectures of the LSTM recurrent neural network model were tested. To rank the models in terms of predictive power, the results of the predictions are compared to the prediction of the random walk model, using it as a benchmark, as well as ARIMA. The selection of models is made by the model confidence set (MCS). Lunde and Nason. The results indicated that the LSTM model is superior to the random walk and ARIMA for all analyzed currencies. |
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2020-07-28T19:30:30Z2020-12-07T15:05:31Z2020-12-07T15:05:31Z2020-04-24COSTA, Marisa Gomes da. Ensaios sobre o uso de redes neurais na previsão de taxa de câmbio. 2020. 92 f. Tese (Doutorado em Administração de Empresas) - Universidade Presbiteriana Mackenzie, São Paulo, 2020.http://dspace.mackenzie.br/handle/10899/26467This study aims to compare and evaluate the predictive power of artificial neural network models on exchange rates. Initially, a bibliometric study and literature review is carried out in order to identify the current research status in the area. Then, an empirical study is propesed to forecast various Exchange rates using data of opening, closing,high and low in daily frequency. The data sample includes exchange rates (BRL / USD, EUR / USD and GBP / USD) from January 2014 to December 2019. Forecasts are made for a period ahead. Different architectures of the LSTM recurrent neural network model were tested. To rank the models in terms of predictive power, the results of the predictions are compared to the prediction of the random walk model, using it as a benchmark, as well as ARIMA. The selection of models is made by the model confidence set (MCS). Lunde and Nason. The results indicated that the LSTM model is superior to the random walk and ARIMA for all analyzed currencies.Este estudo objetiva comparar e avaliar o poder preditivo dos modelos de rede neural artificial sobre taxas de câmbio. Inicialmente é realizado um estudo bibliométrico e de revisão de literatura a fim de identificar o atual status da pesquisa na área. Em seguida, é realizada um estudo empírico de previsão de taxas de câmbio utilizando dados de abertura, fechamento, máximo e mínimo em frequência diária. A amostra de dados comtempla as taxas de câmbio (BRL/USD, EUR/USD E GBP/USD) no período de janeiro de 2014 a dezembro de 2019. As previsões são realizadas para um horizonte de um período à frente. Foram testadas diferentes arquiteturas do modelo de rede de rede neural recorrente LSTM. Para ranquear os modelos em termos de poder preditivo, os resultados das previsões são comparados à previsão do modelo de passeio aleatório, utilizando-o como benchmark, bem como ARIMA. A seleção de modelos é feita pelo model confidence set (MCS), de Hansen. Lunde e Nason (2011). Os resultados indicaram que o modelo LSTM é superior ao passeio aleatório e ARIMA para todas as moedas analisadas.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superiorapplication/pdfporUniversidade Presbiteriana MackenzieAdministração de EmpresasUPMBrasilCentro de Ciências Sociais e Aplicadas (CCSA)http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessconfidence set modelaprendizagem de máquinaLSTMredes neurais recorrentestemas emergentesCNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::ADMINISTRACAO::ADMINISTRACAO DE EMPRESASEnsaios sobre o uso de redes neurais na previsão de taxa de câmbioinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisBasso, Leonardo Fernando Cruzhttp://lattes.cnpq.br/1866154361601651Hadad Junior, Elihttp://lattes.cnpq.br/2030318390506756Mendonça, Diogo de Princehttp://lattes.cnpq.br/3160691112817642Jucá, Michele Nascimentohttp://lattes.cnpq.br/6770985264140454Kimura, Herberthttp://lattes.cnpq.br/2048706172366367http://lattes.cnpq.br/1739721239636939Costa, Marisa Gomes dahttp://tede.mackenzie.br/jspui/bitstream/tede/4295/5/MARISA%20GOMES%20DA%20COSTA.pdfconfidence set modelmachine learningLSTMneural networkshot topicsreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do Mackenzieinstname:Universidade Presbiteriana Mackenzie (MACKENZIE)instacron:MACKENZIE10899/264672020-12-07 12:05:32.059Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://tede.mackenzie.br/jspui/PRI |
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