Previsão de preços de commodities com modelos ARIMA-GARCH e redes neurais com ondaletas: velhas tecnologias - novos resultados

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Lima, Fabiano Guasti
Data de Publicação: 2010
Outros Autores: Kimura, Herbert, Neto, Alexandre Assaf, Perera, Luiz Carlos Jacob
Tipo de documento: Artigo
Idioma: por
Título da fonte: Revista de Administração (São Paulo)
Texto Completo: https://www.revistas.usp.br/rausp/article/view/44503
Resumo: O objetivo principal do trabalho aqui apresentado foi explorar a aplicação de uma metodologia capaz de decompor uma série temporal via ondaletas, conjuntamente com os modelos econométricos e de redes neurais para a previsão de variáveis. Adicionalmente, foi comparada a qualidade de previsões de sucessões cronológicas aplicadas ao estudo da commodity da soja. O diferencial do trabalho baseia-se na realização das previsões dentro das subséries decompostas por uma ondaleta e na obtenção de estimativas via reconstrução da série temporal. Pela análise dos dados da saca de 60 quilos de soja, os resultados foram particularmente satisfatórios quando se trabalhou com o filtro de ondaletas em uma rede neural recorrente.
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