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Dissertação de Mestrado
DOI
10.11606/D.11.2018.tde-17072018-145429
Documento
Autor
Nome completo
Vitor Bianchi Lanzetta
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
Piracicaba, 2018
Orientador
Banca examinadora
Marques, Pedro Valentim (Presidente)
Cunha, Lilian Maluf de Lima
Adami, Andreia Cristina de Oliveira
Fraga, Gilberto Joaquim
Título em português
Uma comparação entre modelos de previsão de preços do boi gordo paulista
Palavras-chave em português
Boi gordo
Previsão
Redes neurais
Suavização exponencial
Resumo em português
O estudo comparou o desempenho preditivo dos modelos de previsão de redes neurais e de suavização exponencial, empregando dados diários do preço da arroba do boi gordo futuro (BM&FBOVESPA) entre janeiro de 2010 até dezembro de 2015. Os resultados mostram que modelos relativamente mais complexos como redes neurais não necessariamente apresentam melhor desempenho se comparados a modelos mais simples, e também mostram que a classificação relativa muda conforme variam as medidas de ajuste e/ou horizonte de previsão além de vantagens associadas a combinação de diversos modelos.
Título em inglês
A comparison between São Paulo's live cattle prices forecasting models
Palavras-chave em inglês
Exponential smoothing
Forecasting
Live cattle
Neural network
Resumo em inglês
This study compared the predictive performance between neural network models and exponential smoothing, using daily data of live cattle future price (BM&FBOVESPA) from January 2010 to December 2015. The results show that relatively more complex models like neural networks do not necessarily display better performance compared to simpler ones. Results also shows that relative classification changes with respect to adjust measures and/or forecast horizons changes besides advantages achieved by model combinaion.
 
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Data de Publicação
2018-07-23
 
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