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dc.contributor.advisor1Ilka Afonso Reispt_BR
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/7759392930119043pt_BR
dc.contributor.referee1Jussiane Nader Gonçalvespt_BR
dc.contributor.referee2Lourdes Coral Montenegropt_BR
dc.creatorGleidson Willer Gomespt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/0860402956634430pt_BR
dc.date.accessioned2022-11-21T01:41:08Z-
dc.date.available2022-11-21T01:41:08Z-
dc.date.issued2022-09-15-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/1843/47345-
dc.description.abstractThe 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.pt_BR
dc.description.resumoO 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.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Minas Geraispt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentICX - DEPARTAMENTO DE ESTATÍSTICApt_BR
dc.publisher.programCurso de Especialização em Estatísticapt_BR
dc.publisher.initialsUFMGpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectMercado de açõespt_BR
dc.subjectEstatísticapt_BR
dc.subjectRegressão linearpt_BR
dc.subjectCiência de dadospt_BR
dc.subjectRandom forestpt_BR
dc.subjectXGBoostpt_BR
dc.subject.otherEstatísticapt_BR
dc.subject.otherBolsa de valorespt_BR
dc.subject.otherAnálise de regressãopt_BR
dc.subject.otherCiência de dadospt_BR
dc.subject.otherRandom Forestpt_BR
dc.titlePrevisão do preço de fechamento de uma ação listada na bolsa de valores B3 (Brasil, bolsa, balcão) com análise preditiva e linguagem Rpt_BR
dc.title.alternativeForecast of the closing price of a shares listed on the B3 stock exchange (Brazil, bolsa, balcony) with predictive analysis and R languagept_BR
dc.typeMonografia (especialização)pt_BR
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