Pontos de divergência e complementariedade entre redes neurais em relação aos modelos autorregressivos
Autores
Saraiva, Kevin Santos
Orientador
Batista, André Filipe de Moraes
Co-orientadores
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Tipo de documento
Trabalho de Conclusão de Curso
Data
2022
Resumo
Esse artigo busca explorar e explicar as principais técnicas preditivas no campo das séries temporais. Além de revisar toda a literatura estatística do tema, serão introduzidos conceitos de aprendizado de máquina atrás de algoritmos preditivos – principalmente as redes neurais.
A partir dessa base teórica, será posto em prática a capacidade preditiva destas ferramentas a fim de avaliar suas principais vantagens e desvantagens. A partir da validação cruzada e dos resultados obtidos, a última etapa do estudo será avaliar pontos de convergência e de complementariedade dos modelos a fim de recriar um processo mais robusto de predição para a base em questão.
Palavras-chave
algoritmo de redes neurais; algoritmo preditivo; modelo autorregressivo; econometria
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Idioma
Português
Notas
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Ciências Exatas e da Terra