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dc.contributor.advisorMüller, Ivanor
dc.creatorCeretta, Paulo Sérgio
dc.date.accessioned2016-03-16T16:54:54Z
dc.date.available2016-03-16T16:54:54Z
dc.date.issued2008-10
dc.date.submitted2008
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufsm.br/handle/1/1345
dc.descriptionMonografia (especialização) - Universidade Federal de Santa Maria, Centro de Ciências Naturais e Exatas, Curso de Especialização em Estatística e Modelagem Quantitativa, RS, 2008.por
dc.description.abstractThis study focused on the use of information on the number of business and financial volume traded as explanatory variables that improve the performance in the predictability of Ibovespa return index. They are used daily information from the Ibovespa theoretical portfolio during the period from 23/01/2006 until 18/04/2008. Three models are applied to forecast based on Artificial Neural Networks with two layers of features and intermediate sigmoid activation. At training, the ANNs are adjusted automatically according to a criterion of error pre-defined based on a sample of 758 points. At the time of the forecast, the tracks ANNs are 50 steps ahead for verification of performance. The results show that the inclusion of information on number of business and volume of business improves the fit of ANNs in the phase of training, but the improvement was not maintained during the forecast.eng
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Federal de Santa Mariapor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.subjectMercado de açõespor
dc.subjectEficiência de mercadopor
dc.subjectRedes neurais artificiaispor
dc.titleNúmero de negócios e volume financeiro na previsibilidade do Ibovespa: uma aplicação de redes neurais artificiaispor
dc.title.alternativeNumber of business and financial volume in predictability of ibovespa: an application of artificial neural networkseng
dc.typeTrabalho de Conclusão de Curso de Especializaçãopor
dc.degree.localSanta Maria, RS, Brasil.por
dc.degree.specializationEstatística e Modelagem Quantitativapor
dc.description.resumoEste estudo tem por objetivo investigar a utilização de informações sobre o número de negócios e o volume financeiro negociado como variáveis explanatórias que melhoram o desempenho na previsibilidade do retorno do Ibovespa. São utilizadas informações diárias da carteira teórica do Ibovespa no período compreendido entre 23/01/2006 até 18/04/2008. São aplicados três modelos de previsão baseados em Redes Neurais Artificiais com duas camadas intermediárias e funções de ativação sigmóides. Na fase de treinamento, as RNAs são ajustadas automaticamente seguindo um critério de erro pré-definido tendo como base uma amostra de 758 observações. Na fase de previsão, as RNAs são acompanhas 50 passos a frente para verificação de desempenho. Os resultados obtidos permitem afirmar que a inclusão de informações sobre número de negócios e volume de negócio melhora o ajuste da RNAs na fase de treinamento, mas a melhoria não se mantém na fase de previsão.por
dc.publisher.unidadeCentro de Ciências Naturais e Exataspor


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