Utilize este identificador para referenciar este registo: http://hdl.handle.net/10362/13782
Título: Modelos de previsão de preços de commodities
Autor: Ribeiro, Ricardo Jorge Pinto
Orientador: Pinheiro, Luís Vasco Lourenço
Bação, Fernando José Ferreira Lucas
Palavras-chave: Previsões
Commodities
Simulação de Monte Carlo
Redes neuronais
Combinação de previsões
Data de Defesa: 3-Mar-2014
Resumo: O principal objectivo deste trabalho assenta em desenvolver modelos de previsão de preços de commodities para assim comparar a capacidade preditiva da simulação de Monte Carlo com a das redes neuronais. A simulação de Monte Carlo é principalmente utilizada para avaliar as opções, já as redes neuronais são utilizadas para fazer previsões, classificações, clustering ou aproximação de funções. Os diversos modelos desenvolvidos foram aplicados na previsão do preço futuro do milho, petróleo, ouro e cobre. Sendo que os horizontes temporais testados neste trabalho foram 1 dia, 5 dias, 20 dias e 60 dias. Através da análise do erro absoluto médio percentual (MAPE) concluiu-se que no geral o modelo individual que apresentou um melhor desempenho preditivo foram as redes neuronais. Contudo, nas previsões a 1 e a 5 dias os resultados obtidos foram semelhantes para ambos os modelos. Para se tentar melhorar os resultados obtidos pelos modelos individuais foram aplicadas algumas técnicas de combinação de modelos. A combinação de modelos demonstrou no geral capacidade para melhorar os resultados dos modelos individuais, porém apenas para o horizonte a 60 dias é que os resultados melhoraram significativamente.
URI: http://hdl.handle.net/10362/13782
Designação: Mestrado em Estatística e Gestão de Informação
Aparece nas colecções:NIMS - Dissertações de Mestrado em Estatística e Gestão da Informação

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