Uma comparação entre modelos de previsão de preços do boi gordo paulista
O estudo comparou o desempenho preditivo dos modelos de previsão de redes neurais e de suavização exponencial, empregando dados diários do preço da arroba do boi gordo futuro (BM&FBOVESPA) entre janeiro de 2010 até dezembro de 2015. Os resultados mostram que modelos relativamente mais complexos...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2018 |
| País: | Brasil |
| Institución: | Universidade de São Paulo (USP) |
| Repositorio: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP |
| Idioma: | portugués |
| OAI Identifier: | oai:teses.usp.br:tde-17072018-145429 |
| Acceso en línea: | http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11132/tde-17072018-145429/ |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Boi gordo Exponential smoothing Forecasting Live cattle Neural network Previsão Redes neurais Suavização exponencial |
| Sumario: | O estudo comparou o desempenho preditivo dos modelos de previsão de redes neurais e de suavização exponencial, empregando dados diários do preço da arroba do boi gordo futuro (BM&FBOVESPA) entre janeiro de 2010 até dezembro de 2015. Os resultados mostram que modelos relativamente mais complexos como redes neurais não necessariamente apresentam melhor desempenho se comparados a modelos mais simples, e também mostram que a classificação relativa muda conforme variam as medidas de ajuste e/ou horizonte de previsão além de vantagens associadas a combinação de diversos modelos. |
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