Predição de séries financeiras utilizando wavelets e redes neurais: ummodelo para os fundos de investimentos imobiliários

Autores

  • Fabrício Soares Programa de Pós-Grad. em Sistemas e Processos Industriais - Mestrado Universidade de Santa Cruz do Sul - UNISC
  • Rejane Frozza Programa de Pós-Grad. em Sistemas e Processos Industriais - Mestrado Universidade de Santa Cruz do Sul - UNISC
  • Ruben E. P. Pazos Programa de Pós-Grad. em Sistemas e Processos Industriais - Mestrado Universidade de Santa Cruz do Sul - UNISC

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.

Biografia do Autor

Fabrício Soares, Programa de Pós-Grad. em Sistemas e Processos Industriais - Mestrado Universidade de Santa Cruz do Sul - UNISC








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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

v. 25 (2008): Volume 25, Dezembro de 2008

Seção

Artigos Serie Estatística

Licença

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