Estimação do preço de ações de concessionárias de energia elétrica brasileiras...

Séries temporais têm sido vastamente estudadas e empregadas como ferramentas para modelagem de sistemas. Entretanto, a previsão de uma série temporal não é uma tarefa trivial e demanda uma análise aprofundada da mesma. Especificamente, no mercado financeiro, a análise e modelagem de séries temporais são tarefas de extremamente úteis visto que a previsibilidade, principalmente, de ações é de fundamental importância para auxiliar as tomadas de decisão que visam e compra e/ou venda destas ações. Conforme esperado num ambiente versátil, como é o caso do mercado de ações, a não linearidade é uma característica marcante. Neste sentido, este trabaho de conclusão de curso tem como objetivo principal a determinação de uma metodologia que apresente bons resultados à previsão de ações de algumas concessionárias de energia elétrica brasileiras, as quais participam da BM&FBovespa. Foram selecionadas 5 concessionárias, a saber: CPFL, COELBA, COSERN, CELESC, CEB. Esta seleção foi realizada de forma aleatória, com o intuito de validar a metodologia proposta.

Palavras-chave em Inglês

Time series forecasting
Stock exchange
Artificial neural networks

Resumo em Inglês

Time series foracasting have been widely studied and used as modeling tools. However, the prediction a time series is not a trivial task and requires a deeply analysis. Specifically, analysing and modeling of time series in finances is an important task to assist in the decesion-making process. As expected in a dynamic environment such as the stock market, the non-linearity is a pronounced characteristic. Thus, this major thesis aims at determining a methodology results to predict stocks of brazilian electric utilities, which participate in the BM&FBovespa. Finally, it is worth mentioning that five power distribution utilities were selected, namely: CPFL, COELBA, COSERN, CELESC, CEB. This selection was performed randomly, in order to validate the proposed methodology.

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Data de Publicação

2014-01-20

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