Graduação em Economia
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Trabalho de Conclusão de Curso Modelos de previsão para o preço do cobre através de métodos econométricos e redes neurais artificias de retropropagação(2012) Carvalho, Luiz Felipe Priolli Fonseca eNa atualidade, previsão é parte essencial da tomada de decisão de compra e venda em qualquer instituição financeira e até mesmo em companhias. Tendo isso em mente, este trabalho tem como objetivo encontrar, através da experimentação de diferentes técnicas (redes neurais artificias e modelagem da volatilidade através de GARCHs), o melhor modelo de previsão para a variação da série diária dos preços do cobre na London Mercantile Exchange. O trabalho proposto de buscar o melhor GARCH, GARCH-M e Rede Neural Artificial (RNA) para a variação diária do cobre é de grande valor quando analisados os possíveis ganhos que se pode obter com resultados positivos deste trabalho. Espera-se encontrar, como descrito na literatura, um tipo de modelagem como a melhor técnica de previsão, em frequência diária, para a variação diária do cobre.Trabalho de Conclusão de Curso Previsão da estrutura a termo brasileira através de um modelo macroeconômico(2009) Mendonça, Rodrigo MaldonadoO objetivo deste trabalho é o de testar um modelo macroeconômico de previsão para a curva de juros brasileira. Nossa metodologia utiliza o modelo de Nelson e Siegel (1987) para a estimação de fatores latentes de nível, inclinação e curvatura e, posteriormente, modela a dinâmica destes como um processo auto-regressivo, a exemplo do trabalho de Diebold e Li (2006). Nossa inovação ao trabalho de Diebold e Li (2006) é a de incluir na estimação da dinâmica dos fatores latentes, além do componente auto-regressivo, variáveis macroeconômicas que reflitam expectativas com relação ao nível de atividade, inflação e política fiscal. Os fatores macroeconômicos aqui considerados são derivados a partir de análise de componentes principais de diversas séries com a extração do primeiro componente, a exemplo do trabalho de Ang e Piazzesi (2006). Os resultados obtidos demonstram que o modelo proposto, com fatores macroeconômicos, tem alto poder de previsão quando comparado a um modelo de passeio aleatório para horizontes de até um ano. O nosso modelo também supera o desempenho do modelo original de Diebold e Li (2006). Concluímos, portanto, que no caso brasileiro os movimentos da curva de juros são fortemente influenciados pelas expectativas do mercado com relação aos fatores macroeconômicos.