Trabalho de conclusao de curso - tcc

DeepVaR: impacto de modelos de risco baseados em machine learning no mercado brasileiro (2023)

• Authors:
  • Faria, Victor de Souza
  • Bruno, Odemir Martinez (Orientador)
• Autor USP: FARIA, VICTOR DE SOUZA - ICMC
• Unidade: ICMC
• DOI: 10.11606/003191953
• Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL; ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS; APRENDIZADO COMPUTACIONAL
• Keywords: Redes neurais recorrentes; VaR; IBRX50
• Language: Português
• Abstract: O gerenciamento do risco de mercado é crucial para as instituições financeiras e para os investidores pois permite reduzir as incertezas e garantir a segurança dos investimentos. Uma das principais ferramentas para o gerenciamento do risco de mercado é o Value-at-Risk (VaR), sendo composto por um conjunto de modelos financeiros que buscam estimar a maior perda possível de uma carteira de ativos dado um intervalo de confiança e um horizonte de tempo. Recentemente o uso das tecnologias de aprendizado de máquina tem sido proposto para melhorar a eficiências destas análises, principalmente em momentos de crises. Neste contexto o DeepVaR surgiu como uma nova metodologia que utiliza os avanços das redes neurais recorrentes na previsão de séries de dados temporais para obter melhores estimativas da variação dos ativos. O objetivo do presente estudo consiste em avaliar a eficácia do modelo DeepVar no mercado mobiliário brasileiro, comparando-o com os modelos Paramétrico e Histórico em termos de precisão e confiabilidade.
• Imprenta:
  • Publisher place: São Carlos
  • Date published: 2023

Informações sobre o DOI: 10.11606/003191953 (Fonte: oaDOI API)
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• Cor do Acesso Aberto: gold
• Licença: cc-by-nc-sa

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• ABNT

  FARIA, Victor de Souza. DeepVaR: impacto de modelos de risco baseados em machine learning no mercado brasileiro. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (MBA) – Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.11606/003191953. Acesso em: 01 jan. 2026.

• APA

  Faria, V. de S. (2023). DeepVaR: impacto de modelos de risco baseados em machine learning no mercado brasileiro (Trabalho de Conclusão de Curso (MBA). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://doi.org/10.11606/003191953

• NLM

  Faria V de S. DeepVaR: impacto de modelos de risco baseados em machine learning no mercado brasileiro [Internet]. 2023 ;[citado 2026 jan. 01 ] Available from: https://doi.org/10.11606/003191953

• Vancouver

  Faria V de S. DeepVaR: impacto de modelos de risco baseados em machine learning no mercado brasileiro [Internet]. 2023 ;[citado 2026 jan. 01 ] Available from: https://doi.org/10.11606/003191953

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