Modelos de previsão para o preço do cobre através de métodos econométricos e redes neurais artificias de retropropagação

Abstract

Na 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.