DeepVaR: impacto de modelos de risco baseados em machine learning no mercado brasileiro (2023)
- Authors:
- USP affiliated author: FARIA, VICTOR DE SOUZA - ICMC
- School: ICMC
- Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL; ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS; APRENDIZADO COMPUTACIONAL
- Keywords: Redes neurais recorrentes; VaR; IBRX50
- Language: Português
- Abstract: O gerenciamento do risco de mercado é crucial para as instituições financeiras e para os investidores pois permite reduzir as incertezas e garantir a segurança dos investimentos. Uma das principais ferramentas para o gerenciamento do risco de mercado é o Value-at-Risk (VaR), sendo composto por um conjunto de modelos financeiros que buscam estimar a maior perda possível de uma carteira de ativos dado um intervalo de confiança e um horizonte de tempo. Recentemente o uso das tecnologias de aprendizado de máquina tem sido proposto para melhorar a eficiências destas análises, principalmente em momentos de crises. Neste contexto o DeepVaR surgiu como uma nova metodologia que utiliza os avanços das redes neurais recorrentes na previsão de séries de dados temporais para obter melhores estimativas da variação dos ativos. O objetivo do presente estudo consiste em avaliar a eficácia do modelo DeepVar no mercado mobiliário brasileiro, comparando-o com os modelos Paramétrico e Histórico em termos de precisão e confiabilidade.
- Imprenta:
- Place of publication: São Carlos
- Date published: 2023
-
ABNT
FARIA, Victor de Souza. DeepVaR: impacto de modelos de risco baseados em machine learning no mercado brasileiro. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (MBA) – Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/4e4ead98-fd25-452f-8d41-5b0f8d8c58c5/V%C3%ADctor%20de%20Souza%20Faria.pdf. Acesso em: 03 maio 2024. -
APA
Faria, V. de S. (2023). DeepVaR: impacto de modelos de risco baseados em machine learning no mercado brasileiro (Trabalho de Conclusão de Curso (MBA). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/4e4ead98-fd25-452f-8d41-5b0f8d8c58c5/V%C3%ADctor%20de%20Souza%20Faria.pdf -
NLM
Faria V de S. DeepVaR: impacto de modelos de risco baseados em machine learning no mercado brasileiro [Internet]. 2023 ;[citado 2024 maio 03 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/4e4ead98-fd25-452f-8d41-5b0f8d8c58c5/V%C3%ADctor%20de%20Souza%20Faria.pdf -
Vancouver
Faria V de S. DeepVaR: impacto de modelos de risco baseados em machine learning no mercado brasileiro [Internet]. 2023 ;[citado 2024 maio 03 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/4e4ead98-fd25-452f-8d41-5b0f8d8c58c5/V%C3%ADctor%20de%20Souza%20Faria.pdf
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