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http://dspace.bc.uepb.edu.br/jspui/handle/123456789/29006
Registro completo de metadados
Campo DC | Valor | Idioma |
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dc.contributor.author | Silva, Antônio Victor Alves | - |
dc.date.accessioned | 2023-04-25T19:18:26Z | - |
dc.date.available | 2023-04-25T19:18:26Z | - |
dc.date.issued | 2023-02-27 | - |
dc.identifier.other | CDD 519.5 | - |
dc.identifier.uri | http://dspace.bc.uepb.edu.br/jspui/handle/123456789/29006 | - |
dc.description | SILVA, Antonio Victor Alves.Impacto da pandemia de Covid-19 na Ibovespa: uma análise estatística com modelos de machine learning Prophet e AutoARIMA. 2023. 34f.Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Estatística) - Universidade Estadual da Paraíba, Campina Grande, 2023. | pt_BR |
dc.description.abstract | Esse trabalho analisou o impacto da pandemia de covid-19 no ano de 2020 nas ações brasileiras utilizando o indice bovespa e identificou valores atípicos nos dados, também observou uma tendência de estabilidade nos anos seguintes indicando recuperação econômica. A sazonalidade nos padrões regulares foi identificada e representada em um gráfico de linha, destacando as piores medianas nos meses de junho e julho. Foram utilizados modelos Prophet e autoARIMA para previsões, e os resultados foram avaliados usando várias métricas de erro, entre eles o RMSE, MAE, SMAPE, MAPE, MASE e RSQ. Embora o modelo Prophet tenha apresentado melhor desempenho com os dados diferenciados, o modelo AutoARIMA apresentou melhor desempenho com os dados originais e transformados com log1p. O estudo é relevante para entender o impacto da pandemia nas ações brasileiras e como os modelos de previsão podem ser usados para ajudar na tomada de decisões. | pt_BR |
dc.description.sponsorship | Orientador Prof. Dr. Sílvio Fernando Alves Xavier Júnior | pt_BR |
dc.language.iso | other | pt_BR |
dc.subject | Índice Bovespa | pt_BR |
dc.subject | Análise estatística | pt_BR |
dc.subject | Prophet | pt_BR |
dc.subject | AutoARIMA | pt_BR |
dc.title | Impacto da pandemia de covid-19 na IBOVESPA: uma análise estatística com modelos de machine learning Prophet e AutoARIMA | pt_BR |
dc.type | Other | pt_BR |
Aparece nas coleções: | 09 - TCC |
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Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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Termo de Depósito | Termo de Depósito | 164.66 kB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir Solictar uma cópia |
TCC - Antonio Victor Alves Silva | TCC - Antonio Victor Alves Silva | 1.4 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
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