Aplicação de modelos de redes neurais na elaboração e análise de cenários macroeconômicos

Abstract

Este estudo versa sobre uma investigação de viabilidade da utilização de redes neurais auto-organizadas na classificação e exploração de dados macroeconômicos. Para tanto, foi elaborado um método no qual foram empregadas topologias neurais autoorganizadas, procurando assim explorar as características de melhor desempenho de cada um dos modelos, sob um enfoque seqüencial e com o intuito de se adquirir conhecimento intermediário em cada uma de suas fases, diminuindo o impacto da complexidade tanto no tempo requerido para realização da tarefa quanto na análise dos resultados. Os próprios resultados obtidos sugerem que a utilização de redes neurais artificiais auto-organizadas na aquisição de conhecimento sobre bases de dados aplicáveis às Ciências Econômicas apresenta desempenho análogo aos modelos paramétricos tradicionalmente empregados na construção de cenários com tais informações.

Rede neural artificial aplicada à agricultura

“…A modelagem em uma rede neural artificial é baseada em dados. Não existe a criação de restrições (BENITE, 2003).…”

“…Não se pode negar a utilidade dos modelos tradicionais, porém os mesmos apresentam características que geram dificuldades operacionais para sua efetiva aplicação, como o problema inerente em se trabalhar com modelos estatísticos complexos, suas hipóteses restritivas a serem satisfeitas e a dificuldade em se alcançarem conclusões e resultados por não especialistas (BENITE, 2003).…”

Redes neurais artificiais: uma contribuição no processo de previsão de preços do açúcar e álcool do Estado de São Paulo

“…Trabalhos mais Mendes Filho, Carvalho e Matias (1996) analisam o desempenho obtido por uma RNA "Multi Layer Perceptron" treinadas com o algoritmo "backpropagation" na aplicação de avaliação de risco de inadimplência no crédito financeiro. Benite (2003) utiliza topologias autoorganizadas na classificação e exploração de dados macroeconômicos para a elaboração e análise de cenários. recentes como o de Coelho e Canciglieri Júnior (2000), Curry (2003), Zhang (2003), Hamid e Iqbal (2004), Ghiassi, Saidane e Zimbra (2005), também utilizam RNAs para análise de séries temporais.…”