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A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
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Coleção Digital
Título: APLICAÇÃO DE MODELOS NÃO LINEARES EM NEGOCIAÇÃO AUTOMÁTICA NO MERCADO ACIONÁRIO BRASILEIRO Autor: THIAGO REZENDE PINTO
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
ALVARO DE LIMA VEIGA FILHO - ORIENTADOR
JOEL MAURICIO CORREA DA ROSA - COORIENTADOR
Nº do Conteudo: 9141
Catalogação: 16/10/2006 Liberação: 16/10/2006 Idioma(s): PORTUGUÊS - BRASIL
Tipo: TEXTO Subtipo: TESE
Natureza: PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=9141&idi=1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=9141&idi=2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.9141
Resumo:
Título: APLICAÇÃO DE MODELOS NÃO LINEARES EM NEGOCIAÇÃO AUTOMÁTICA NO MERCADO ACIONÁRIO BRASILEIRO Autor: THIAGO REZENDE PINTO
JOEL MAURICIO CORREA DA ROSA - COORIENTADOR
Nº do Conteudo: 9141
Catalogação: 16/10/2006 Liberação: 16/10/2006 Idioma(s): PORTUGUÊS - BRASIL
Tipo: TEXTO Subtipo: TESE
Natureza: PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=9141&idi=1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=9141&idi=2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.9141
Resumo:
Esta dissertação tem por objetivo comparar o desempenho de
modelos não
lineares de previsão de retornos em 10 ativos do mercado
acionário brasileiro. Entre os modelos escolhidos, pode-se
citar o STAR-Tree, que combina
conceitos da metodologia STAR (Smooth Transition
AutoRegression) e do
algoritmo CART (Classification And Regression Trees),
tendo como resultado final uma regressão com transição
suave entre múltiplos regimes. A
especificação do modelo é feita através de testes de
hipótese do tipo Multiplicador de Lagrange que indicam o
nó a ser dividido e a variável explicativa
correspondente. A estimação dos parâmetros é feita pelo
método de Mínimos
Quadrados Não Lineares para determinar o valor dos
parâmetros lineares
e não lineares. Redes Neurais, modelos ARMAX (estes
lineares) e ainda o
método Naive também foram incluídos na análise. Os
resultados das previsões foram avaliados a partir de
medidas estatísticas e financeiras e se
basearam em um negociador automático que informa o
instante correto de
assumir uma posição comprada ou vendida em cada ativo. Os
melhores desempenhos foram alcançados pelas Redes Neurais,
pelos modelos ARMAX
e pela forma de previsão ARC (Adaptative Regime
Combination) derivada
da metodologia STAR-Tree, sendo ambos ainda superiores ao
retorno das
ações durante o período de teste
Descrição | Arquivo |
CAPA, AGRADECIMENTOS, RESUMO, ABSTRACT, SUMÁRIO E LISTAS | |
CAPÍTULO 1 | |
CAPÍTULO 2 | |
CAPÍTULO 3 | |
CAPÍTULO 4 | |
CAPÍTULO 5 | |
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS E APÊNDICES |