Aplicação de modelos de redes neurais na elaboração e análise de cenários macroeconômicos

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2003
Autor(a) principal: Benite, Maurílio
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: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
cenários e complexidade
dados macroeconômicos
macroeconomic data
redes neurais auto organizadas
scenarios and complexity
self-organizing neural networks
Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18140/tde-09112003-191558/
Resumo: Este estudo versa sobre uma investigação de viabilidade da utilização de redes neurais auto-organizadas na classificação e exploração de dados macroeconômicos. Para tanto, foi elaborado um método no qual foram empregadas topologias neurais auto-organizadas, procurando assim explorar as características de melhor desempenho de cada um dos modelos, sob um enfoque seqüencial e com o intuito de se adquirir conhecimento intermediário em cada uma de suas fases, diminuindo o impacto da complexidade tanto no tempo requerido para realização da tarefa quanto na análise dos resultados. Os próprios resultados obtidos sugerem que a utilização de redes neurais artificiais auto-organizadas na aquisição de conhecimento sobre bases de dados aplicáveis às Ciências Econômicas apresenta desempenho análogo aos modelos paramétricos tradicionalmente empregados na construção de cenários com tais informações.
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