Browsing by Author "Preto, Miguel Gomes"
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- Previsão de séries temporais financeirasPublication . Preto, Miguel Gomes; Rodrigues, Maria de Fátima CoutinhoNum mundo tecnológico cada vez mais avançado a inflação é um problema sério que afeta todos. Existem algumas soluções para contornar este problema, sendo uma delas o investimento em mercados de ações. O mercado de ações permite a empresas angariarem capital e fornece aos investidores a possibilidade de gerar lucros. Estes mercados tendem a ser algo complexo de analisar e prever, pelo que, têm sido alvo de vários estudos. Nesta dissertação foram analisados vários métodos de previsão de séries temporais financeiras, desde métodos estatísticos a métodos de aprendizagem automática. Foram analisados e implementados modelos da família ARMA e GARCH, assim como modelos de aprendizagem automática e modelos híbridos, para diferentes valores temporais de previsão. Estes modelos foram avaliados com quatro séries temporais distintas, CPIAUCSL, G17MVSFAUTOS, SHEL e LYG. Para CPIAUCSL, para um horizonte de 3 e 10 ARIMA é o melhor modelo, mas para um horizonte de 20 ML (SVR) é a melhor solução. Para a série temporal G17MVSFAUTOS o modelo com maior desempenho para os horizontes de 3 e 10 foi ML (SVR), enquanto que para o horizonte de 20 foi ML (KNR). Para a SHEL com um horizonte de 3 dias, o modelo ML (SVR) com uma janela de 10 apresenta desempenho superior, mas para os horizontes 10 e 20 o modelo ML (SVR) com uma janela de 5 apresenta melhores resultados. Para a série temporal LYG com um horizonte de 3, o modelo ML (SVR) com uma janela de 5 apresenta bons resultados, para o horizonte de 10, ML (RFR) de janela 5 foi o melhor e para o horizonte de 20, os resultados são mais ambíguos, sendo que ML (KNR) de janela 5, ML (RFR) de janela 5 e ML (SVR) de janela 10 apresentam bons resultados.