Aplicação de redes neurais para prognóstico com base em séries temporais

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia de ProduçãoA importância do prognóstico para as empresas, ressaltando a necessidade de se obter valores cada vez mais confiáveis para a tomada de decisão empresarial. Estuda os métodos convencionais para a obtenção de valores de prognóstico, tais como regressão e metodologia de Box-Jenkins e apresenta as redes neurais para solucionar séries temporais com comportamento não-linear. O estudo de caso aborda a aplicação de redes neurais na série temporal representada pelo índice Bovesp