| dc.contributor | Biage, Milton | |
| dc.contributor | Universidade Federal de Santa Catarina | |
| dc.creator | Marangoni, Pedro Henrique | |
| dc.date | 2014-08-19T13:23:05Z | |
| dc.date | 2014-08-19T13:23:05Z | |
| dc.date | 2010 | |
| dc.date.accessioned | 2017-04-04T00:21:41Z | |
| dc.date.available | 2017-04-04T00:21:41Z | |
| dc.identifier | https://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/123730 | |
| dc.identifier.uri | http://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/737164 | |
| dc.description | TCC (graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina. Centro Sócio-Econômico. Economia. | |
| dc.description | Neste trabalho utilizou-se a técnica computacional das redes neurais artificiais para previsão
de séries temporais do mercado acionário. Os dados selecionados como inputs foram os
preços de fechamento diário da ação da Petrobras (PETR4), e o índice da bolsa de valores
brasileira, o IBOVESPA. Também se utilizaram indicadores técnicos como inputs, estimados
a partir do IBOVESPA e dos preços de fechamento da PETR4, para tornar a rede neural mais
eficiente. Os dados alvos do modelo foram os preços de fechamento diários da PETR4. O
modelo de Rede Neural Artificial desenvolvido mostrou-se eficiente ao indicar as tendências
de curtíssimo prazo com alto grau de exatidão de até 20 dias. O período compreendido da
análise foi de janeiro de 1999 a maio de 2010. O principal objetivo do estudo foi verificar se
as redes neurais artificiais, com sua habilidade de aprendizado, são capazes de prever o preço
futuro de fechamento da ação da empresa escolhida. A análise compreende a comparação
entre a previsão e o preço de fechamento efetivo dentro do período estudado. Ao fim do
trabalho conclui-se que as redes neurais artificiais utilizadas para previsão de mercado
acionário são capazes de mostrar resultados muito próximos da realidade, e que essa
metodologia pode ser utilizada por investidores individuais e coletivos para aumentar os
lucros na compra e venda de ações no curto prazo. O poder de previsão alcançado foi de 20
dias futuros. | |
| dc.format | 80 f. | |
| dc.language | pt_BR | |
| dc.publisher | Florianópolis | |
| dc.subject | Redes Neurais Artificiais | |
| dc.subject | Previsão de Mercado Acionário | |
| dc.subject | BOVESPA | |
| dc.title | Redes neurais artificiais para previsão de séries temporais no mercado acionário | |
| dc.type | Tesis | |
