Metodologias híbridas para modelagem e previsão de séries temporais financeiras

Resumo

Este projeto visa desenvolver e aplicar metodologias híbridas de modelagem e previsão de séries temporais financeiras. O foco do projeto é utilizar tanto as características extraídas através de modelos clássicos como (V)ARMA, M(GARCH), M(SV), etc, bem como de modelos de aprendizado de máquina tais como redes neurais, modelos de conjunto, máquina de suporte vetorial, entre outras. Ao estudar ambas as abordagens espera-se uma melhoria na qualidade das previsões (tanto desde um ponto de vista estatístico quanto econômico), a mesma que será avaliada de forma direta e indireta através de experimentos de Monte Carlo e com dados empíricos referentes aos mercados brasileiros e internacional. Os resultados obtidos serão publicados em revistas científicas de seletiva política editorial e os códigos implementados serão disponibilizados gratuitamente em um repositório público no GitHub.