Previsão com séries temporais usando computação por reservatório : aplicação em ativo do B3

Esta dissertação trata da aplicação de ferramentas de Machine Learning, mais especifica- mente de redes neurais recorrentes (Echo State Network-ESN e Deep Echo State Network- DESN), na previsão do preço do ativo da Petróleo Brasileiro S.A. (PETR4), uma empresa brasileira de capital aberto cujo acionista majoritário é o Governo do Brasil. São utilizados diferentes métodos como variação diária do logaritmo do preço, uso de diferentes séries tem- porais e análise da componente principal (PCA). Os resultados mostraram que o uso desses três métodos em conjunto geram resultados satisfatórios, além de demonstrar uma superiori- dade da rede neural DESN.

Author dc:creator

• Lima, Maycon Kawlin Sardévist Alcântara e

Advisor dc:contributor.advisor

• Rocha Filho, Tarcísio Marciano da

Statement dc:rights

• Acesso Aberto

Language dc:language.iso

por

Repository record dc:identifier.uri

http://repositorio.unb.br/handle/10482/50092

OAI record oai:identifier

http://repositorio2.unb.br/oai/request?verb=GetRecord&metadataPrefix=dim&identifier=oai%3Arepositorio.unb.br%3A10482%2F50092