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dc.contributor.authorSilva, Antônio Victor Alves-
dc.date.accessioned2023-04-25T19:18:26Z-
dc.date.available2023-04-25T19:18:26Z-
dc.date.issued2023-02-27-
dc.identifier.otherCDD 519.5-
dc.identifier.urihttp://dspace.bc.uepb.edu.br/jspui/handle/123456789/29006-
dc.descriptionSILVA, 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.abstractEsse 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.sponsorshipOrientador Prof. Dr. Sílvio Fernando Alves Xavier Júniorpt_BR
dc.language.isootherpt_BR
dc.subjectÍndice Bovespapt_BR
dc.subjectAnálise estatísticapt_BR
dc.subjectProphetpt_BR
dc.subjectAutoARIMApt_BR
dc.titleImpacto da pandemia de covid-19 na IBOVESPA: uma análise estatística com modelos de machine learning Prophet e AutoARIMApt_BR
dc.typeOtherpt_BR
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