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

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2021
Autor(a) principal: Lima, Maycon Kawlin Sardévist Alcântara e
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Aprendizagem de máquina
Séries temporais
Logaritmo do preço
Redes neurais (Computação)
Link de acesso: http://repositorio.unb.br/handle/10482/50092
Resumo: Dissertação (mestrado) — Universidade de Brasília, Instituto de Física, Programa de Pós-Graduação em Física, 2021.
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spelling Previsão com séries temporais usando computação por reservatório : aplicação em ativo do B3Time Series Forecasting Using Reservoir Computing : application on B3ºs StockAprendizagem de máquinaSéries temporaisLogaritmo do preçoRedes neurais (Computação)Dissertação (mestrado) — Universidade de Brasília, Instituto de Física, Programa de Pós-Graduação em Física, 2021.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.Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq).This dissertation deals with the application of Machine Learning tools, more specifically of recurrent neural networks (Echo State Network-ESN and Deep Echo State Network-DESN), in the intent of forecast the asset price of Petróleo Brasileiro SA (PETR4), a Brazilian com- pany of publicly traded company whose majority sharcholder is the Government of Brazil. Different methods are used, such as daily variation of the price's logarithm, use of differ- ent time series and principal component analysis (PCA). The results showed that the use of these three methods together generate satisfactory results, besides that are demonstrating a superiority of the DESN neural network.Instituto de Física (IF)Programa de Pós-Graduação em FísicaRocha Filho, Tarcísio Marciano daLima, Maycon Kawlin Sardévist Alcântara e2024-08-21T19:24:01Z2024-08-21T19:24:01Z2024-08-212021-11-30info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfLIMA, Maycon Kawlin Sardévist Alcântara e. Previsão com séries temporais usando computação por reservatório: aplicação em ativo do B3. 2021. ix, 67 f., il. Dissertação (Mestrado em Física) — Universidade de Brasília, Brasília, 2021.http://repositorio.unb.br/handle/10482/50092porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UnBinstname:Universidade de Brasília (UnB)instacron:UNB2025-02-27T18:18:56Zoai:repositorio.unb.br:10482/50092Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.unb.br/oai/requestrepositorio@unb.bropendoar:2025-02-27T18:18:56Repositório Institucional da UnB - Universidade de Brasília (UnB)false
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