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Metadados | Descrição | Idioma |
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Autor(es): dc.contributor | Pereira Junior, Francisco | - |
Autor(es): dc.contributor | Marquesone, Rosangela de Fátima Pereira | - |
Autor(es): dc.contributor | Shishido, Henrique Yoshikazu | - |
Autor(es): dc.contributor | Pereira Junior, Francisco | - |
Autor(es): dc.creator | Fernandes, Murilo Rossato | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-08-29T13:23:52Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-08-29T13:23:52Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2023-09-15 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2023-09-15 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2022-09-09 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/32390 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1112571 | - |
Descrição: dc.description | Time series predictions are used in several areas, but in one of them the accuracy of the model has a direct financial added value: the stock market. This study compares two LSTM models for predicting future values of Petrobras shares - a model taking into account only the price over time (univariate) and another model considering other quotations that have a strong correlation with the price of Petrobras shares (multivariate model). The results showed that the univariate model has a better performance, taking into account the stock and the selected characteristics (oil price, Selic rate, trading volume, opening and closing price, high and low of the day). | - |
Descrição: dc.description | As previsões temporais são utilizadas em diversas áreas, mas em uma delas a acurácia do modelo tem um valor agregado financeiramente direto: o mercado de ações. Este estudo compara dois modelos de LSTM para a previsão de valores futuros das ações da Petrobras - um modelo levando em conta apenas a cotação ao longo do tempo (univariável) e outro modelo considerando outras cotações que têm uma correlação forte com a cotação das ações da empresa (modelo multivariável). Os resultados mostraram que o modelo univariável tem um desempenho melhor, levando em consideração a ação e as características selecionadas (cotação do petróleo, taxa Selic, volume de negociação, preço de abertura e fechamento, máxima e mínima do dia). | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Idioma: dc.language | pt_BR | - |
Publicador: dc.publisher | Universidade Tecnológica Federal do Paraná | - |
Publicador: dc.publisher | Dois Vizinhos | - |
Publicador: dc.publisher | Brasil | - |
Publicador: dc.publisher | Especialização em Ciência de Dados | - |
Publicador: dc.publisher | UTFPR | - |
Direitos: dc.rights | openAccess | - |
Direitos: dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/ | - |
Palavras-chave: dc.subject | Redes neurais (Computação) | - |
Palavras-chave: dc.subject | Mercado financeiro | - |
Palavras-chave: dc.subject | Ações (Finanças) | - |
Palavras-chave: dc.subject | Neural networks (Computer science) | - |
Palavras-chave: dc.subject | Money market | - |
Palavras-chave: dc.subject | Stocks | - |
Palavras-chave: dc.subject | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO | - |
Título: dc.title | Comparação entre modelos LSTM para a predição do valor das ações da Petrobras | - |
Título: dc.title | Comparison between LSTM models for prediction of Petrobras stocks | - |
Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
Aparece nas coleções: | Repositorio Institucional da UTFPR - RIUT |
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