Como construir um modelo híbrido de previsão para o S&P500 usando um modelo VECM com um algoritmo LSTM?

A previsão de séries financeiras faz parte do processo de decisão das políticas monetárias por parte dos bancos centrais. Mendes, Ferreira e Mendes (2020) propõem um modelo híbrido que junta um VECM (modelo vetorial corretor de erro) com um algoritmo de aprendizagem profunda o LSTM (memória de longo...

Full description

Bibliographic Details
Main Author: Lopes, Tiago Miguel Dias da Gama Lobo de Sousa (author)
Format: masterThesis
Language:por
Published: 2021
Subjects:
Previsão multivariada
VECM
LSTM
Modelos híbridos
Aprendizagem profunda
Machine learning
S&P500
Índice Dow Jones
Nasda
Bilhetes do Tesouro americano a 3 meses
Política monetária > Monetary policy
Crise COVID-19
Previsão índice acionista
Montagem de modelos
Causalidade à Granger
Dados semanais
Multivariate forecasting
Hybrid models
Deep learning
US Treasury Bills 3 months
COVID-19 crisis
Stock index forecasting
Model ensembling
Granger causality
Weekly data
Online Access:http://hdl.handle.net/10071/23512
Country:Portugal
Oai:oai:repositorio.iscte-iul.pt:10071/23512

Internet

http://hdl.handle.net/10071/23512

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