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http://hdl.handle.net/1843/47345
Tipo: | Monografia (especialização) |
Título: | Previsão do preço de fechamento de uma ação listada na bolsa de valores B3 (Brasil, bolsa, balcão) com análise preditiva e linguagem R |
Título(s) alternativo(s): | Forecast of the closing price of a shares listed on the B3 stock exchange (Brazil, bolsa, balcony) with predictive analysis and R language |
Autor(es): | Gleidson Willer Gomes |
Primeiro Orientador: | Ilka Afonso Reis |
Primeiro membro da banca : | Jussiane Nader Gonçalves |
Segundo membro da banca: | Lourdes Coral Montenegro |
Resumo: | O artigo apresenta uma análise preditiva do preço de fechamento de uma ação de uma empresa listada na B3 (Brasil, Bolsa, Balcão). A motivação foi saber o potencial de valorização ou desvalorização da ação da Itaúsa no dia seguinte. Para tal, foram comparados os modelos de Regressão Linear ajustado com o método dos Mínimos Quadrados Generalizados (MQG), Random Forest (MRF) e XGBoost (XGB) em nove pares de séries extraídas da série histórica, nos quais o primeiro elemento do par é a série de treino e o segundo, com observações consecutivas ao primeiro, é a série de teste. A métrica de desempenho utilizada foi a Raiz Quadrado do Erro Quadrático Médio e a mediana dos erros de previsão. O modelo MQG obteve o melhor desempenho entre os demais modelos. Com o modelo de predição escolhido, será possível traçar novas estratégias de investimentos em ações. |
Abstract: | The article presents a predictive analysis of the closing price of a share of a company listed on B3 (Brasil, Bolsa, Balcão). The motivation was to find out the potential for appreciation or devaluation of Itaúsa's share on the following day. For this, the Linear Regression models adjusted with the Generalized Least Squares (MQG), Random Forest (MRF) and XGBoost (XGB) method were compared in nine pairs of series extracted from the historical series, in which the first element of the pair is the training series and the second, with observations consecutive to the first, is the test series. The performance metric used was the Root Mean Squared Error and the median of the forecast errors. The MQG model obtained the best performance among the other models. With the chosen prediction model, it will be possible to outline new strategies for investing in stocks. |
Assunto: | Estatística Bolsa de valores Análise de regressão Ciência de dados Random Forest |
Idioma: | por |
País: | Brasil |
Editor: | Universidade Federal de Minas Gerais |
Sigla da Instituição: | UFMG |
Departamento: | ICX - DEPARTAMENTO DE ESTATÍSTICA |
Curso: | Curso de Especialização em Estatística |
Tipo de Acesso: | Acesso Aberto |
URI: | http://hdl.handle.net/1843/47345 |
Data do documento: | 15-Set-2022 |
Aparece nas coleções: | Especialização em Estatística |
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