Uma comparação entre modelos de previsão de preços do boi gordo paulista

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Lanzetta, Vitor Bianchi
Data de Publicação: 2018
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
Texto Completo: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11132/tde-17072018-145429/
Resumo: O estudo comparou o desempenho preditivo dos modelos de previsão de redes neurais e de suavização exponencial, empregando dados diários do preço da arroba do boi gordo futuro (BM&FBOVESPA) entre janeiro de 2010 até dezembro de 2015. Os resultados mostram que modelos relativamente mais complexos como redes neurais não necessariamente apresentam melhor desempenho se comparados a modelos mais simples, e também mostram que a classificação relativa muda conforme variam as medidas de ajuste e/ou horizonte de previsão além de vantagens associadas a combinação de diversos modelos.
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spelling Uma comparação entre modelos de previsão de preços do boi gordo paulistaA comparison between São Paulo\'s live cattle prices forecasting modelsBoi gordoExponential smoothingForecastingLive cattleNeural networkPrevisãoRedes neuraisSuavização exponencialO estudo comparou o desempenho preditivo dos modelos de previsão de redes neurais e de suavização exponencial, empregando dados diários do preço da arroba do boi gordo futuro (BM&FBOVESPA) entre janeiro de 2010 até dezembro de 2015. Os resultados mostram que modelos relativamente mais complexos como redes neurais não necessariamente apresentam melhor desempenho se comparados a modelos mais simples, e também mostram que a classificação relativa muda conforme variam as medidas de ajuste e/ou horizonte de previsão além de vantagens associadas a combinação de diversos modelos.This study compared the predictive performance between neural network models and exponential smoothing, using daily data of live cattle future price (BM&FBOVESPA) from January 2010 to December 2015. The results show that relatively more complex models like neural networks do not necessarily display better performance compared to simpler ones. Results also shows that relative classification changes with respect to adjust measures and/or forecast horizons changes besides advantages achieved by model combinaion.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPMarques, Pedro ValentimLanzetta, Vitor Bianchi2018-02-23info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11132/tde-17072018-145429/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesspor2018-10-03T01:45:28Zoai:teses.usp.br:tde-17072018-145429Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212018-10-03T01:45:28Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false
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