Previsão de sucessões cronológicas econômico-financeiras por meio de redes neurais artificiais recorrentes de tempo real e de processos ARMA-GARCH: um estudo comparativo quanto à eficiência de previsão - Oliveira, Mauri Aparecido de (2004)
O principal objetivo desse trabalho é estudar o processamento de séries temporais para a realização de previsão utilizando redes neurais artificiais e os modelos ARIMA-GARCH. Com relação as redes neurais foram estudados os algoritmos de processamento temporal utilizando redes neurais alimentadas adiante e as redes recorrentes. Sendo que nas redes recorrentes o algoritmo utilizado para análise da série temporal foi o algoritmo de aprendizagem recorrente em tempo real (RTRL). Para os modelos ARIMA foi utilizada a metodologia desenvolvida por Box e Jenkins. Foram utilizadas as séries temporais de retornos diários do IBOVESPA, Petrobrás, Nasdaq, IBM e saca de 60Kg de soja como exemplo de aplicação das metodologias