• JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
 
  Bookmark and Share
 
 
Mémoire de Maîtrise
DOI
10.11606/D.96.2011.tde-20122011-165838
Document
Auteur
Nom complet
Natália Diniz
Adresse Mail
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
Ribeirão Preto, 2011
Directeur
Jury
Lima, Fabiano Guasti (Président)
Dreifus, Henrique Von
Gurgel, Angelo Costa
Titre en portugais
O impacto da janela de Hurst na previsão de séries temporais financeiras
Mots-clés en portugais
ARIMA GARCH
Expoente de Hurst
Ondaletas
Previsão
Redes Neurais Recorrentes
Séries Temporais Financeiras
Resumé en portugais
Sabe-se que, na literatura, existem muitos modelos para se fazer previsão para séries temporais financeiras. Sabe-se também que não há um modelo perfeito e que os mais utilizados atualmente são os modelos de redes neurais recorrentes e os da família GARCH. Referências internacionais apontam que existe uma técnica de medição de uma janela temporal para se identificar o tipo de comportamento existente em uma série temporal; tal técnica é conhecida como Expoente de Hurst. É uma medida que qualifica a série como persistente ou anti-persistente. Este trabalho analisou se o Expoente de Hurst, interfere na qualidade das previsões feitas com o modelo de redes neurais recorrentes com e sem o uso do filtro de ondaletas, utilizando os preços diários das principais commodities, ações negociadas no mercado e a taxa de câmbio. no período de janeiro de 1998 a dezembro de 2010. Com a pesquisa observa-se, na maioria dos casos, há uma possível melhora na qualidade das previsões para as séries antipersistentes.
Titre en anglais
The impact of Hursts window on the preview of financial time series
Mots-clés en anglais
ARIMA GARCH
Financial Time Series
Forecasting
Hurst Exponent
Neural Networks
wavelets
Resumé en anglais
It is known that there are a lot of models to forecast financial time series. It is known, also, that there is not a perfect model and the most used nowadays are the Recurrent Neural Network models and those from the GARCH family. International references point to a technique of measurement using windowing in order to identify the kind of behavior that is present in time series. This technique is known as Hurst Exponent. It is a measure that qualifies the time series as persistent or anti-persistent. This work analyzed if the Hurst Exponent interferes in the quality of the forecasts made with the Neural Network models with and without the wavelet filter, using the main commodities, stock prices, Ibovespa index and the Dollar/Real exchange rate in the period ranging from January 1998 to December 2010. The initial conclusions concerning the models worked out are positives.
 
AVERTISSEMENT - Regarde ce document est soumise à votre acceptation des conditions d'utilisation suivantes:
Ce document est uniquement à des fins privées pour la recherche et l'enseignement. Reproduction à des fins commerciales est interdite. Cette droits couvrent l'ensemble des données sur ce document ainsi que son contenu. Toute utilisation ou de copie de ce document, en totalité ou en partie, doit inclure le nom de l'auteur.
Date de Publication
2012-01-09
 
AVERTISSEMENT: Le matériau se réfère à des documents provenant de cette thèse ou mémoire. Le contenu de ces documents est la responsabilité de l'auteur de la thèse ou mémoire.
  • DINIZ, Natalia, LIMA, Fabiano Guasti, e SILVA FILHO, Antônio Carlos da. The impact of the Hurst window in the financial time series forecast: an analysis through the exchange rate. Review of Business Research, 2012, vol. 12, p. 27-33.
Tous droits de la thèse/dissertation appartiennent aux auteurs
Centro de Informática de São Carlos
Bibliothèque Numérique de Thèses et Mémoires de l'USP. Copyright © 2001-2020. Tous droits réservés.