Título: UM ESTUDO SOBRE O EFEITO DA DIMENSÃO DOS PARÂMETROS DE MODELOS ARIMAGARCH NA PREDIÇÃO DE SÉRIES TEMPORAIS POR REDES NEURAIS FEEDFORWARD
Autores: Oliveira, Mauri A.; MONINI, Alessandra A.
Resumo: Este trabalho utiliza simulações de Monte Carlo para verificar a influência de parâmetros ARIMA-GARCH nas previsões de redes neurais artificiais do tipo feedforward treinadas com algoritmo de Levenberg. Redes neurais têm sido amplamente utilizadas para previsões de séries temporais e sua capacidade de trabalhar com modelos não lineares é uma vantagem destacável. Entretanto, os valores dos parâmetros de modelos de heterocedasticidade condicional auto-regressiva generalizada podem influenciar o desempenho de previsão da rede neural. A combinação dos parâmetros GARCH e dos termos auto-regressivos ARIMA também implicam em variação de desempenho das redes neurais. Combinando os parâmetros dos modelos ARIMA-GARCH e mudando as topologias das redes neurais utilizamos o coeficiente de desigualdade de Theil para medir o desempenho de predição e sugerir uma regra para escolha da rede neural artificial.
Palavras-chave: ARIMA-GARCH; Funções de Transferência; Predições; Simulação de Monte Carlo
Páginas: 7
Código DOI: 10.21528/CBRN2003-009
Artigo em PDF: 018_CBRN2009.pdf
Arquivo BibTex: 018_CBRN2009.bib