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Metadados | Descrição | Idioma |
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Autor(es): dc.contributor | Aikes Junior, Jorge | - |
Autor(es): dc.contributor | Candido Junior, Arnaldo | - |
Autor(es): dc.contributor | Aikes Junior, Jorge | - |
Autor(es): dc.contributor | Candido Junior, Arnaldo | - |
Autor(es): dc.contributor | Angonese, Cesar | - |
Autor(es): dc.contributor | Menezes, Paulo Lopes de | - |
Autor(es): dc.creator | Schossler, Jackson Luis | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2022-02-21T22:01:52Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2022-02-21T22:01:52Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2020-11-15 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2020-11-15 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2017-06-13 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/12498 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/666253 | - |
Descrição: dc.description | The prediction of the Time Series(ST) plays a major role in the economy, especially in the branch of investment based on the purchase and sale of stocks of publicly traded companies, where it is very important to predict if the stock price will rise or fall, in order to maximize profits or minimize losses. A time series is a set of observations on a data type, ordered in time and recorded in regular periods. The basic assumption leading to time-series analysis is that there is a time-related system that exerted influence on data in the past and possibly will continue to exercise in the future, giving rise to non-random patterns, which may or may not be interpreted by graphs , Statistical and mathematical processes or artificial neural networks. The most common models for predicting the financial market are mathematical or statistical and depend on advanced technical knowledge and many model adaptations. | - |
Descrição: dc.description | A previsão de Séries Temporais representa um grande papel na economia, em especial, no ramo de investimento baseado na compra e venda de ativos de empresas com o capital aberto, onde e de suma importância prever se o valor dos ativos ira subir ou baixar, afim de maximizar os lucros ou minimizar as perdas. Uma série temporal é um conjunto de observações sobre um tipo de dado, ordenado no tempo e registrado em períodos regulares. A suposição básica que da rumo a análise de séries temporais é que há um sistema relacionado com o tempo, que exerceu influência sobre os dados no passado e possivelmente continuará exercendo no futuro, dando origem a padrões não aleatórios, podendo ou não ser interpretado por gráficos, processos estatísticos e matemáticos ou redes neurais artificiais. Os modelos mais comuns para a predição do mercado financeiro são matemáticos ou estatísticos e dependem de um conhecimento técnico avançado e muitas adaptações de modelo. | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Idioma: dc.language | pt_BR | - |
Publicador: dc.publisher | Universidade Tecnológica Federal do Paraná | - |
Publicador: dc.publisher | Medianeira | - |
Publicador: dc.publisher | Brasil | - |
Publicador: dc.publisher | Ciência da Computação | - |
Publicador: dc.publisher | UTFPR | - |
Direitos: dc.rights | openAccess | - |
Palavras-chave: dc.subject | Mercado financeiro | - |
Palavras-chave: dc.subject | Redes neurais (Computação) | - |
Palavras-chave: dc.subject | Previsão | - |
Palavras-chave: dc.subject | Money market | - |
Palavras-chave: dc.subject | Neural networks (Computer science) | - |
Palavras-chave: dc.subject | Forecasting | - |
Palavras-chave: dc.subject | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO | - |
Título: dc.title | Previsão de valor de um ativo financeiro utilizando redes neurais artificiais para processamento de dados de séries temporais | - |
Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
Aparece nas coleções: | Repositorio Institucional da UTFPR - RIUT |
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