Predição de séries financeiras utilizando wavelets e redes neurais: ummodelo para os fundos de investimentos imobiliários
Resumo
Este artigo 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 pré-processamento 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, foi realizado um estudo de caso envolvendo a séries histórica de cotações das cotas, negociadas no mercado secundário, do Fundo de Investimento Imobiliário Almirante Barroso.Downloads
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Publicado
2014-08-06
Como Citar
Soares, F., Frozza, R., & E. P. Pazos, R. (2014). Predição de séries financeiras utilizando wavelets e redes neurais: ummodelo para os fundos de investimentos imobiliários. Cadernos Do IME - Série Estatística, 25(2), 36. Recuperado de https://www.e-publicacoes.uerj.br/cadest/article/view/15732
Edição
Seção
Artigos Serie Estatística