Banca de QUALIFICAÇÃO: RENATA LAISE REIS DE SOUZA

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.

DISCENTE: RENATA LAISE REIS DE SOUZA

DATA: 06/09/2010

HORA: 15:30

LOCAL: SETOR V SALA D2

TÍTULO:

PREVISÃO DO COMPORTAMENTO DE ATIVOS EM MERCADOS DE CAPITAL POR MEIO DE REDES NEURAIS ARTIFICIAIS


PALAVRAS-CHAVES:
 Mercado de Capitais. Previsão. Redes Neurais Artidicais.

PÁGINAS: 34

GRANDE ÁREA: Ciências Sociais Aplicadas

ÁREA: Administração

RESUMO:

 
 

 
Nas organizações, a previsão constitui a base para a tomada de decisões
estratégicas, táticas e operacionais. Na economia financeira, diversas técnicas
têm sido usadas a fim de prever o comportamento de ativos no decorrer das
últimas décadas. Assim,existem diversos métodos para auxiliar na tarefa de
previsão de séries temporais; tais como os modelos de Suavização Exponencial,
modelos auto-regressivos (AR), de Médias Móveis (MA), Modelos ARIMA, ARCH e
GARCH, ou ainda tecnologias de inteligência computacional, como Redes Neurais
Artificiais (RNAs), Lógica Nebulosa e Algoritmos Genéticos, que proporcionam a
criação de metodologias avançadas de previsão. Entretanto, técnicas de modelagem
convencionais como modelos estatísticos e aqueles baseados em modelos
matemáticos teóricos têm produzido previsões insatisfatórias, aumentando o
número de estudos em métodos mais avançados de previsão. Dentre estes, as Redes
Neurais Artificiais são um método relativamente recente e promissor para a
previsão em negócios que se revela umadas técnicas que tem causado mais agitação
no ambiente financeiro e têm sido utilizado com sucesso em uma ampla variedade
de aplicações de sistemas de modelagem financeiro, provado em muitos casos sua
superioridade sobre os modelos estatísticos ARIMA-GARCH (OLIVEIRA,2007). Nesse
contexto, o presente projeto tem por objetivo analisar se o método de Redes
Neurais Artificiais seria consistente para a previsão do comportamento de ativos
em Mercados de Capital. Para tanto, se utilizará de um estudo exploratório e
quantitativo que, a partir de índices econômico-financeiros, elaborará modelos
baseados em RNA para previsão do comportamento dos índices Ibovespa e IBrX-50.
E, visto que se visa analisar a consistência do Método de Redes Neurais
Artificiais, optou-se por analisar tal consistência através da comparação de
resultados entre este e o Método de previsão em séries temporais GARCH/ARCH,
elaborando-se modelos baseadas neste método para esse fim e sendo tais
considerações realizadas através do estudo dos resultados obtidos por meio da
implementação de ambos os modelos, a ser realizado através de análises
estatísticas e financeiras, bem como comparação com a literatura consultada
durante o desenvolvimento da pesquisa.
 
 
Att,

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1543333 - ANDERSON LUIZ REZENDE MOL
Interno - 1510488 - LUCIANO MENEZES BEZERRA SAMPAIO
Externo ao Programa - 1802347 - VINICIO DE SOUZA E ALMEIDA
Notícia cadastrada em: 25/08/2010 15:39
SIGAA | Superintendência de Tecnologia da Informação - (84) 3342 2210 | Copyright © 2006-2024 - UFRN - sigaa11-producao.info.ufrn.br.sigaa11-producao