Previsão do preço médio de ação preferencial: estudo em empresa atuante na BM&F BOVESPA mediante rede neural artificial Polinomial Group Method of Data Handling (GMDH).
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Data
2015-12-03
Autor
COELHO, Pâmela da Silva
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Editor
Resumo em português
O trabalho desenvolvido teve como tema a previsão do preço médio de uma ação preferencial de empresa listada na Bolsa de Valores, Mercadorias e Futuros de São Paulo. Ele teve por objetivo criar um regressor baseado na rede neural artificial polinomial Group Method of Data Handling (GMDH) a fim de realizar a previsão do preço médio da ação preferencial de uma empresa atuante na BM&F Bovespa. Para isso, foram coletados 300 valores de preço médio disponibilizados no site da BM&F Bovespa, organizados em duas massas de trabalho (treinamento e teste da rede). Foi aplicada a rede GMDH ao conjunto de dados utilizando-se o software Matlab R2011b. Por fim, obtiveram-se os seguintes valores de erro quadrático médio, raiz quadrada do erro quadrático médio, erro médio, desvio padrão e erro médio percentual absoluto para os dados de teste respectivamente: 0,06681345; 0,258483;-0,086406; 0,245704; 2,1327%. Diante disso, nota-se que o trabalho conseguiu criar um regressor consistente com a série de dados coletados.
Resumo em língua inglesa
The theme of the paper performed was the forecast of average price behavior of a preferential share of company listed in the Stock Market, Goods and Futures of São Paulo. The objective was the study of the conduct and to make the forecast of average price behavior of share with the application in the polynomial neural network Group Method of Data Handling (GMDH). For this reason there were collected 300 average price values available in the BM&F Bovespa site, organized in two volumes of work (training and net test). The GMDH network was applied to the set of information using the software Matlab R2011b. Finally, obtaining the following values of mean squared error, root mean squared error, error mean, standard deviation and mean absolute percentage error for the respective test data: 0,06681345; 0,25848; -0,086406; 0,245704; 2,1327%.
Resumo em outro idioma língua indígena
Palavras-chave em português
Componentes logísticos,Qualidade em serviços,Devoluções
Palavras-chave em língua inglesa
Logistical components, Quality of services, Returns
Palavras-chave em língua indígena
Referência
COELHO, Pâmela da Silva. Previsão do preço médio de ação preferencial: estudo em empresa atuante na BM&F BOVESPA mediante rede neural artificial Polinomial Group Method of Data Handling (GMDH). 2015. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Produção) – Universidade do Estado do Pará, Belém, 2015.