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Estudo comparativo de previsão entre redes neurais, máquina de suporte vetorial e modelos lineares : uma aplicação à estrutura a termo das taxas de juros

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Previous issue date: 2012-03-02 / A tarefa de prever o comportamento das taxas de juros sempre esteve no círculo de
interesse de economistas, profissionais de mercado e governo. Pensando na gestão
eficiente dos seus recursos, esses agentes econômicos precisam prever adequadamente a
estrutura a termo das taxas de juros (ETTJ). Tendo em vista, então, a importância do
assunto, uma vasta literatura que trata da estimação e da previsão da ETTJ pode ser
encontrada. Esta pesquisa pretende contribuir na área de previsão de juros ao fazer uso
de duas técnicas não-lineares cuja aplicação ainda é escassa no mercado brasileiro de
renda fixa: Redes Neurais Artificiais (RNA) e Máquina de Suporte Vetorial (MSV). A
fim de investigar se o desempenho preditivo dessas duas técnicas é melhor que o de
modelos baseados na hipótese da linearidade, foram estimados modelos do tipo Vetor
Autorregressivo com correção de erros (VEC) e ARIMA. Com a intenção de se
examinar a significância dos resultados, o teste de Diebold e Mariano (1995) – para
avaliar a precisão da previsão – foi aplicado. Os principais resultados são que os
modelos não-lineares se mostraram mais precisos que os lineares, na previsão; e a MSV
superou a RNA para cinco de seis maturidades da ETTJ. Investigando a literatura
relacionada, pode-se concluir que não há um consenso em torno desses resultados,
existindo estudos na direção contrária e a favor.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufpe.br:123456789/10338
Date02 March 2012
CreatorsAMARAL JÚNIOR, João Bosco
ContributorsTÁVORA JÚNIOR, José Lamartine
PublisherUniversidade Federal de Pernambuco
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguageBreton
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Sourcereponame:Repositório Institucional da UFPE, instname:Universidade Federal de Pernambuco, instacron:UFPE
RightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil, http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/, info:eu-repo/semantics/openAccess

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