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Tipo de Mídia:
Texto
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Formato:
.pdf
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Tamanho:
1,11
MB
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Título: |
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Modelo de predição financeira utilizando wavelets e redes neurais artificiais |
Autor: |
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Fabricio Soares
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Categoria: |
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Teses e Dissertações |
Idioma: |
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Português |
Instituição:/Parceiro |
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[cp] Programas de Pós-graduação da CAPES
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Instituição:/Programa |
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UNISC/SISTEMAS E PROCESSOS INDUSTRIAIS |
Área Conhecimento |
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MATEMÁTICA |
Nível |
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Mestrado
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Ano da Tese |
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2009 |
Acessos: |
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642 |
Resumo |
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Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um modelo de predição de séries temporais financeiras com o uso da Rede Neural Artificial TLFN Distribuída (Time Lagged FeedForward Network - Rede Neural Alimentada para frente Atrasada no Tempo); treinada com o algoritmo backpropagation temporal e com o préprocessamento dos sinais de entrada realizado com as Transformadas Wavelets Discretas. A metodologia demonstra como a análise de multirresolução feita com o algoritmo piramidal de Mallat colaborou para o aumento da capacidade de generalização da rede neural; otimizando as previsões feitas pelo modelo implementado. Com a finalidade de demonstrar a eficácia desta metodologia; foram realizados estudos de caso envolvendo as séries históricas de cotações das ações das empresas Petrobrás (PETR4) e Telemar (TNLP3); além das cotas; negociadas no mercado secundário; do Fundo de Investimento Imobiliário Almirante Barroso (FAMB11B). |
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