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003			OSt
005			20190212112524.0
008			090428s2009 bl ||||gr |0|| 0 por d
100	1		_aFERNANDES, Luiz Gustavo L _936744
245	1	0	_aPrevisão de séries de tempo : _bredes neurais artificiais e modelos estruturais
260			_aBrasília : _bIPEA, _cAgosto 1996
520	3		_aNeste artigo procura-se atingir um duplo objetivo: por um lado, o modelo de Redes Neurais Artificiais (RNA) é apresentado dando destaque às suas características estatísticas; e, por outro, são apresentados dois exercícios de previsão empíricos onde se tenta comparar o desempenho das RNAs e do modelo de séries de tempo estrutural, que pertence à classe dos modelos de decomposição em componentes não-observáveis (UCM). Na verdade, os modelos econométricos tradicionais são usados para fornecer uma base inicial para a determinação da arquitetura da RNA. Os resultados mostram que, para as previsões um passo a frente, não é possível discriminar inequivocamente a favor de um dos modelos; contudo, para previsões com horizontes de tempo mais longos, a RNA apresenta maior capacidade preditiva
700	1		_aNAVAUX, Philippe O. A _936745
700	1		_aPORTUGAL, Marcelo Savino _936746
773	0	8	_tPesquisa e Planejamento Econômico: PPE _g26, 2, p. 253-277 _dBrasília : IPEA, Agosto 1996 _xISSN 01000551 _w
942			_cS
998			_a20090428 _b1631^b _cMariana
999			_aConvertido do Formato PHL _bPHL2MARC21 1.1 _c28799 _d28799
041			_apor