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Navegando Especialização em Inteligência Artificial por Assunto "Volatilidade"
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- ItemPrevisão de Ações Brasileiras utilizando Redes Neurais LSTM e modelo GARCH(2025-12-03) Nascimento, Marco Antonio do; Doutor Carlos Alexandre Silva; Doutor Carlos Alberto Severiano JúniorO propósito deste trabalho é estimar o comportamento dos preços diários das principais ações do mercado de ações brasileiro no período entre 2000 e 2024, a partir de dois modelos: um modelo de Redes Neurais LSTM e um modelo Híbrido onde se insere a estimação de volatilidade GARCH junto ao modelo LSTM, denominado GARCH-LSTM. Como resultados, pode-se afirmar que o comportamento dos preços das séries financeiras examinadas foi adequadamente estimado tanto pelo modelo LSTM quanto pelo modelo LSTM/GARCH. No que tange a escolha do modelo ideal, verificou-se que a maior parte das ações analisadas, apresentaram melhores resultados de estimação junto ao modelo GARCH-LSTM indicando que ao se inserir a estimação de volatilidade no modelo, há uma melhora na previsão do comportamento dos preços de ações.