Banca de QUALIFICAÇÃO: RENATA LAISE REIS DE SOUZA

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.

DISCENTE: RENATA LAISE REIS DE SOUZA

DATA: 06/09/2010

HORA: 15:30

LOCAL: SETOR V SALA D2

TÍTULO:

PREVISÃO DO COMPORTAMENTO DE ATIVOS EM MERCADOS DE CAPITAL POR MEIO DE REDES NEURAIS ARTIFICIAIS

PALAVRAS-CHAVES:

 Mercado de Capitais. Previsão. Redes Neurais Artidicais.

PÁGINAS: 34

GRANDE ÁREA: Ciências Sociais Aplicadas

ÁREA: Administração

RESUMO:

 
 

 
Nas organizações, a previsão constitui a base para a tomada de decisões 
estratégicas, táticas e operacionais. Na economia financeira, diversas técnicas 
têm sido usadas a fim de prever o comportamento de ativos no decorrer das 
últimas décadas. Assim,existem diversos métodos para auxiliar na tarefa de 
previsão de séries temporais; tais como os modelos de Suavização Exponencial, 
modelos auto-regressivos (AR), de Médias Móveis (MA), Modelos ARIMA, ARCH e 
GARCH, ou ainda tecnologias de inteligência computacional, como Redes Neurais 
Artificiais (RNAs), Lógica Nebulosa e Algoritmos Genéticos, que proporcionam a 
criação de metodologias avançadas de previsão. Entretanto, técnicas de modelagem 
convencionais como modelos estatísticos e aqueles baseados em modelos 
matemáticos teóricos têm produzido previsões insatisfatórias, aumentando o 
número de estudos em métodos mais avançados de previsão. Dentre estes, as Redes 
Neurais Artificiais são um método relativamente recente e promissor para a 
previsão em negócios que se revela umadas técnicas que tem causado mais agitação 
no ambiente financeiro e têm sido utilizado com sucesso em uma ampla variedade 
de aplicações de sistemas de modelagem financeiro, provado em muitos casos sua 
superioridade sobre os modelos estatísticos ARIMA-GARCH (OLIVEIRA,2007). Nesse 
contexto, o presente projeto tem por objetivo analisar se o método de Redes 
Neurais Artificiais seria consistente para a previsão do comportamento de ativos 
em Mercados de Capital. Para tanto, se utilizará de um estudo exploratório e 
quantitativo que, a partir de índices econômico-financeiros, elaborará modelos 
baseados em RNA para previsão do comportamento dos índices Ibovespa e IBrX-50. 
E, visto que se visa analisar a consistência do Método de Redes Neurais 
Artificiais, optou-se por analisar tal consistência através da comparação de 
resultados entre este e o Método de previsão em séries temporais GARCH/ARCH, 
elaborando-se modelos baseadas neste método para esse fim e sendo tais 
considerações realizadas através do estudo dos resultados obtidos por meio da 
implementação de ambos os modelos, a ser realizado através de análises 
estatísticas e financeiras, bem como comparação com a literatura consultada 
durante o desenvolvimento da pesquisa.
 
 
Att, 

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1543333 - ANDERSON LUIZ REZENDE MOL
Interno - 1510488 - LUCIANO MENEZES BEZERRA SAMPAIO
Externo ao Programa - 1802347 - VINICIO DE SOUZA E ALMEIDA