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Type: Trabalho de Conclusão de Curso
Title: Pontos de divergência e complementariedade entre redes neurais em relação aos modelos autorregressivos
Author: Saraiva, Kevin Santos
Advisor: Batista, André Filipe de Moraes
Academic degree: Graduação
Publication Date: 2022
Original Abstract: 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.
Keywords in original language : algoritmo de redes neurais
algoritmo preditivo
modelo autorregressivo
econometria
Abstract: This article seeks to explore and explain the main predictive techniques in the field of time series. In addition to reviewing the entire statistical literature on the subject, machine learning concepts will introduce behind predictive algorithms – neural networks. From this theoretical basis, the predictive capacity of these tools will put into practice to assess their main advantages and disadvantages. From the cross-validation analysis and the results obtained, the last stage of the study will be to evaluate points of convergence and complementarity of the models to recreate a more robust prediction process for the base in question.
Keywords (english terms): algorithm neural networks
predictive algorithm
autoregressive model
econometric
Language: Português
CNPq Area: Ciências Exatas e da Terra
Copyright: TODOS OS DOCUMENTOS DESTA COLEÇÃO PODEM SER ACESSADOS, MANTENDO-SE OS DIREITOS DOS AUTORES PELA CITAÇÃO DA ORIGEM
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