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https://ric.cps.sp.gov.br/handle/123456789/31996
Título: | Análise de fundos imobiliários utilizando redes neurais com o software NeuralTools |
Autor(es): | RUFINO, Mardoqueu Josue FLORENCIO, Rosemere da Silva BARBOSA, Victor de Souza |
Orientador(es): | SANCHES, Alexandre Leme |
Outro(s) contribuidor(es): | SANCHES, Alexandre Leme MEDEIROS, Daniel Amaro Cirino CORDEIRO, Roberto Batista |
Tipo documental: | Artigo Científico |
Palavras-chave: | Fundo de investimento;Mercado imobiliário;Redes neurais;Previsão (análise de séries temporais);Análise de dados;Investimentos |
Data do documento: | 4-Dez-2024 |
Editor: | 183 |
Referência Bibliográfica: | RUFINO, Mardoqueu Josue; FLORENCIO, Rosemere da Silva; BARBOSA, Victor de Souza. Análise de fundos imobiliários utilizando redes neurais com o software NeuralTools. 2024. Trabalho de conclusão de curso (Tecnólogo em Gestão Empresarial) – Fatec Jornalista Omair Fagundes de Oliveira, Centro Paula Souza, Bragança Paulista, 2024. |
Resumo: | Este estudo utiliza redes neurais artificiais (RNAs) para prever o desempenho de Fundos de Investimentos Imobiliários (FIIs). Seis FIIs foram analisados com base em dados do Funds Explorer, usando os indicadores de liquidez diária, P/VP e DY (12M) acumulado. Os resultados indicam que as RNAs podem prever o desempenho dos FIIs com precisão, oferecendo uma abordagem inovadora para investidores e gestores. This study uses artificial neural networks (ANNs) to predict the performance of Real Estate Investment Trusts (REITs). Six REITs were analyzed based on data from Funds Explorer, using daily liquidity, P/NAV, and accumulated 12-month DY indicators. The results show that ANNs can predict REIT performance with accuracy, offering an innovative approach for investors and fund managers. |
URI: | https://ric.cps.sp.gov.br/handle/123456789/31996 |
Aparece nas coleções: | Trabalhos de Conclusão de Curso |
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Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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GF_2024_2_MardoqueuJosueRufino_AnáliseDeFundosImobiliáriosUtilizandoRedesNeuraisComOSoftwareNeuraltools.pdf | 285.19 kB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
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