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https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/41137| Tipo do documento: | Trabalho de Conclusão de Curso |
| Tipo de acesso: | Acesso Aberto |
| Título: | Previsão do preço de ações de empresas do setor de energia elétrica da [B]³ (Brasil, Bolsa, Balcão), por meio de modelos autoregressivos |
| Título(s) alternativo(s): | Prediction of the share price of companies in the electric energy sector of [B]³ (Brasil, Bolsa, Balcão), using autoregressive models |
| Autor(es): | Pereira, João Pedro Peres |
| Primeiro orientador: | Tavares, Marcelo |
| Primeiro membro da banca: | Biase, Nadia Giaretta |
| Segundo membro da banca: | Costa, Tatiane Bento |
| Resumo: | O setor de energia elétrica no Brasil representa um dos pilares fundamentais da economia e do cotidiano nacional. Este estudo tem como objetivo analisar e realizar previsões utilizando modelos de séries temporais sobre ativos do setor de energia elétrica da Brasil, Bolsa, Balcão [B]³ para as 10 primeiras semanas de 2023. A seleção do modelo mais adequado aos dados ocorrerá mediante testes de hipóteses e comparações utilizando critérios de ajuste de modelos. A metodologia de construção dos modelos de séries temporais segue os fundamentos da teoria de Box e Jenkins. Após a definição dos modelos ARIMA (2,1,2) e ARIMA(3,1,4) para os ativos, optando pela versão logarítmica da série temporal original como a melhor abordagem. Como resultado, as evidências empíricas encontradas demonstraram que os melhores ajustes de modelos para realizar previsões eficientes e confiáveis para a série foram os modelos ARIMA. |
| Abstract: | The electric power sector in Brazil stands as one of the fundamental cornerstones of the national economy and daily life. This study aims to analyze and make predictions using time series models on assets within the electric power sector of the Brasil, Bolsa, Balcão [B]³ for the first 10 weeks of 2023. The selection of the most appropriate model for the data will be determined through hypothesis testing and comparisons using model fitting criteria. The methodology for constructing time series models follows the principles of the Box e Jenkins theory. After definition the of ARIMA models (2,1,2) and ARIMA (3,1,4) models for the assets, opting for the logarithmic version of the original time series as the best approach. As a result, the empirical evidence found demonstrated that the best model adjustments to make efficient and reliable forecasts for the series were the ARIMA models. |
| Palavras-chave: | Análise preditiva Séries temporais ARIMA EDP Brasil Engie Brasil Predictive analytics Time series |
| Área(s) do CNPq: | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::ESTATISTICA |
| Idioma: | por |
| País: | Brasil |
| Editora: | Universidade Federal de Uberlândia |
| Referência: | PEREIRA, João Pedro Peres. Previsão do preço de ações de empresas do setor de energia elétrica da [B]³ (Brasil, Bolsa, Balcão), por meio de modelos autoregressivos. 2023. 45 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Estatística) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2024. |
| URI: | https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/41137 |
| Data de defesa: | 24-Nov-2023 |
| Aparece nas coleções: | TCC - Estatística |
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