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Uma comparação entre modelos de previsão de preços do boi gordo paulista (2018)

  • Authors:
  • Autor USP: LANZETTA, VITOR BIANCHI - ESALQ
  • Unidade: ESALQ
  • Sigla do Departamento: LES
  • Subjects: BOVINOS DE CORTE; MERCADO FUTURO; MODELOS MATEMÁTICOS; PREÇOS; PREVISÃO ECONÔMICA; REDES NEURAIS; SUAVIZAÇÃO
  • Keywords: Boi gordo
  • Language: Português
  • Abstract: O estudo comparou o desempenho preditivo dos modelos de previsão de redes neurais e de suavização exponencial, empregando dados diários do preço da arroba do boi gordo futuro (BM&FBOVESPA) entre janeiro de 2010 até dezembro de 2015. Os resultados mostram que modelos relativamente mais complexos como redes neurais não necessariamente apresentam melhor desempenho se comparados a modelos mais simples, e também mostram que a classificação relativa muda conforme variam as medidas de ajuste e/ou horizonte de previsão além de vantagens associadas a combinação de diversos modelos
  • Imprenta:
  • Data da defesa: 23.02.2018
  • Acesso à fonte
    How to cite
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    • ABNT

      LANZETTA, Vitor Bianchi. Uma comparação entre modelos de previsão de preços do boi gordo paulista. 2018. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, Piracicaba, 2018. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11132/tde-17072018-145429/. Acesso em: 02 ago. 2024.
    • APA

      Lanzetta, V. B. (2018). Uma comparação entre modelos de previsão de preços do boi gordo paulista (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, Piracicaba. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11132/tde-17072018-145429/
    • NLM

      Lanzetta VB. Uma comparação entre modelos de previsão de preços do boi gordo paulista [Internet]. 2018 ;[citado 2024 ago. 02 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11132/tde-17072018-145429/
    • Vancouver

      Lanzetta VB. Uma comparação entre modelos de previsão de preços do boi gordo paulista [Internet]. 2018 ;[citado 2024 ago. 02 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11132/tde-17072018-145429/

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