Três ensaios com aplicações de redes neurais em séries financeiras

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Almeida, Rodrigo Octávio Marques de
Data de Publicação: 2004
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
Texto Completo: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/12/12138/tde-29042024-142911/
Resumo: A Hipótese da Eficiência de Mercados (HEM) postula que os preços dos ativos nos mercados financeiros devem refletir toda a informação disponível: como consequência, os preços devem ser consistentes com seus fundamentos. Esta tese examina a evidência empírica da HEM usando a abordagem das redes neurais. Muitos estudos têm mostrado que redes neurais artificiais têm a capacidade de aprender a mecânica dos mercados acionários. A tese está dividida em três ensaios. O primeiro ensaio aplica os modelos de redes neurais para prever os três principais mercados acionários latino-americanos (Brasil, Argentina e México). O ensaio dois, foca o papel da análise técnica na sinalização dos pontos de entrada e saída do mercado. O ensaio três, extende os ensaios um e dois e aplica as redes recorrentes e de saltos de conexão. Os três ensaios concluem que as redes neurais são uma boa ferramenta para o market timing da alocação de ativos
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