| Volume: 45 - Número: 2 - Data: abril / maio / junho 2010 |
| Título: Previsão de preços de commodities com modelos ARIMA-GARCH e redes neurais com ondaletas: velhas tecnologias – novos resultados |
| Autor: Fabiano Guasti Lima, Herbert Kimura, Alexandre Assaf Neto e Luiz Carlos Jacob Perera |
| Email: f2545008@usp.br; herbertk@terra.com.br; assaf@terra.com.br; jperera@terra.com.br |
| Tema: Finanças & Contabilidade |
| Tipo: Artigo |
 Artigo na Íntegra |
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Resumo
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O objetivo principal do trabalho aqui apresentado foi explorar a aplicação de uma metodologia capaz de decompor uma série
temporal via ondaletas, conjuntamente com os modelos econométricos e de redes neurais para a previsão de variáveis. Adicionalmente, foi comparada a qualidade de previsões de sucessões cronológicas aplicadas ao estudo da commodity da soja. O diferencial do trabalho baseia-se na realização das previsões dentro das subséries decompostas por uma ondaleta e na obtenção de estimativas via reconstrução da série temporal. Pela análise dos dados da saca de 60 quilos de soja, os resultados foram particularmente satisfatórios quando se trabalhou com o filtro de ondaletas
em uma rede neural recorrente.
Palavras-chave: previsão, ondaletas, séries temporais
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| Palavras-chave: previsão, ondaletas, séries temporais, commodities. |
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| Title: Commodity price forecasting using ARIMA-GARCH models and neural networks with wavelets: old technologies – new results |
| Author: Fabiano Guasti Lima, Herbert Kimura, Alexandre Assaf Neto e Luiz Carlos Jacob Perera |
| Email: f2545008@usp.br; herbertk@terra.com.br; assaf@terra.com.br; jperera@terra.com.br |
| Theme: Finance and Accounting |
| Type: Artigo |
| Full Text |
The main objective of this study was to explore the possibility of applying a methodology capable of decomposing a time series through wavelets, in conjunction with econometric and neural network models, to forecast variables. The authors also compared the quality of the forecasts of chronological successions as applied to the study of a commodity, soy. The distinguishing feature of this study is based on the realization of the forecasts within the subseries decomposed by a wavelet and on obtaining estimates through reconstruction of the time series. From the
analysis of the data for a 60 kg sack of soy, the results obtained were particularly satisfactory when using a wavelet filter in a recurrent neural network.
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| Keywords: forecasting, wavelets, time series, commodities. |
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Resumen
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| Título: Predicción de precios de commodities con modelos ARIMA-GARCH y redes neuronales con |
El objetivo principal de este trabajo es explorar la aplicación de una metodología capaz de descomponer una serie
temporal con wavelets, en conjunto con los modelos econométricos y de redes neuronales para la predicción de
variables. Además, el trabajo compara la calidad de predicciones de sucesiones cronológicas aplicadas al estudio del
commodity soya. Se realizan predicciones dentro de las subseries descompuestas por wavelets y se obtienen
estimaciones por medio de la reconstrucción de la serie temporal. De acuerdo con el análisis de los datos para la bolsa
de 60 quilos de soya, los resultados son particularmente satisfactorios cuando se trabaja con el filtro de wavelets en
una red neuronal recurrente.
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| Palabras clave: predicción, wavelets, series temporales, commodities. |
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