O objetivo deste trabalho é realizar previsões de séries de retornos de ações de empresas dos setores financeiro, de alimentos, industrial e de serviços, utilizando redes neurais artificiais (RNA) do tipo feedforward treinadas com algoritmo de Levenberg-Marquardt e modelos Arima-Garch. Selecionaram-se duas séries de cada setor, e os dados foram obtidos da economática. Para o setor financeiro, são analisadas as séries dos bancos Bradesco e Itaú, no setor de alimentos a Perdigão e a Sadia, no setor industrial a Marcopolo e a Gerdau, e no setor de serviços o Pão de Açúcar e Lojas Americanas. Verificou-se que as previsões realizadas pelas duas técnicas têm desempenhos parecidos, não revelando superioridade de nenhuma técnica.
Séries temporais; Previsão; Algoritmo de Levenberg-Marquardt; Redes neurais; Arima-Garch
