Modelo híbrido para transformação de textos em variáveis numéricas para regressores de séries temporais no mercado financeiro usando aprendizado de máquina (2024)
- Authors:
- Autor USP: SOUZA, PEDRO EDUARDO BAHI DE - ICMC
- Unidade: ICMC
- Subjects: ECONOMETRIA; DADOS QUALITATIVOS
- Keywords: Previsão financeira; Integraçãoo de dados qualitativos
- Language: Português
- Abstract: A previsão de séries temporais é uma técnica essencial no mercado financeiro, permitindo a análise e previsão de variáveis como preços de ações, taxas de câmbio e índices de mercado ao longo do tempo. Embora os métodos tradicionais, como modelos ARIMA e alisamento exponencial, sejam amplamente utilizados, enfrentam limitações na inter- pretação de eventos externos, como notícias e documentos oficiais. Este trabalho propõe um modelo híbrido que integra dados qualitativos, transformando informações textuais de notícias e documentos em variáveis quantitativas para melhorar a precisão das previsõess financeiras. O modelo sugere que essas informações, previamente filtradas por especialistas, podem ser incorporadas em métodos tradicionais de econometria. O estudo visa melhorar a robustez das previsões, permitindo que os analistas financeiros tenham uma ferramenta mais completa para a tomada de decisões. Além disso, são abordados os desa fios inerentes, como a escolha adequada de fontes e a mitigação de vieses na interpretação de textos.
- Imprenta:
- Publisher place: São Carlos
- Date published: 2024
-
ABNT
SOUZA, Pedro Eduardo Bahi. Modelo híbrido para transformação de textos em variáveis numéricas para regressores de séries temporais no mercado financeiro usando aprendizado de máquina. 2024. Trabalho de Conclusão de Curso (MBA) – Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2024. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/933ddff4-6369-48c9-ab56-d4edf674a918/Pedro_Eduardo_Bahi_Souza.pdf. Acesso em: 18 mar. 2025. -
APA
Souza, P. E. B. (2024). Modelo híbrido para transformação de textos em variáveis numéricas para regressores de séries temporais no mercado financeiro usando aprendizado de máquina (Trabalho de Conclusão de Curso (MBA). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/933ddff4-6369-48c9-ab56-d4edf674a918/Pedro_Eduardo_Bahi_Souza.pdf -
NLM
Souza PEB. Modelo híbrido para transformação de textos em variáveis numéricas para regressores de séries temporais no mercado financeiro usando aprendizado de máquina [Internet]. 2024 ;[citado 2025 mar. 18 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/933ddff4-6369-48c9-ab56-d4edf674a918/Pedro_Eduardo_Bahi_Souza.pdf -
Vancouver
Souza PEB. Modelo híbrido para transformação de textos em variáveis numéricas para regressores de séries temporais no mercado financeiro usando aprendizado de máquina [Internet]. 2024 ;[citado 2025 mar. 18 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/933ddff4-6369-48c9-ab56-d4edf674a918/Pedro_Eduardo_Bahi_Souza.pdf
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