Paiva, que me recebeu muito bem na USP, sempre dedicando muito carinho para com os seus alunos. Gostaria de agradecer também por depositar em mim a conança de uma mudança de tema de pesquisa, sempre incentivando e apoiando com brilhantismo e motivação os trabalhos dos seus alunos. Gostaria de expressar também minha profunda gratidão e reconhecimento a Universidade Católica de Goiás, que na pessoa do Professor Dr. Clarimar José Coelho investiram tempo e recursos em minha formação através da

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... ação cientíca. Ainda guardo comigo toda a motivação, apoio e amizade construídas ao longo dos dois anos e meio de convivência com o Professor Dr. Clarimar, espero um dia poder recompensá-lo por todo o seu esforço e paciência. Ao meus pais, Sr. Divino Benedito Soares e Sra. Maristela Correia da Silva Soares e minha irmã Gisele da Silva Soares, guerreiros e batalhadores. Cada esforço, cada boa nota, sempre tiveram por objetivo oferecer um futuro melhor a estes heróis. A minha noiva Telma Woerle de Lima, amiga e companheira de todas as horas, sempre me apoiando nos momentos mais difíceis, inclusive nanceiros. Momentos dos quais jamais esquecerei e espero torná-los imortais em breve. Aos Professores Dr. Alexandre Cláudio Botazzo Delbem e Dr. Fernando Marques Federson do Instituto de Ciências Exatas e Computação da USP pelo incentivo e exemplo de amizade e solidariedade que a mim apresentaram. Os dias em São Carlos teriam sido mais tortuosos se não fossem os deliciosos churrascos na casa do Professor Dr. Alexandre. Ao Professor Dr. Ivan Nunes da Silva pela excelência de qualidade nos cursos ministrados na pós-graduação, que em muito contribuíram para o desenvolvimento desta pesquisa. Ao amigo e colega de curso Gustavo Teodoro Laureano, que desde a graduação é um grande amigo e companheiro cientíco de grande valia. A Acta Brasil Informática que na pessoa do Sr. Danilo Alves Martins de Faria me concedeu um emprego no período em que estive sem bolsa de estudos. À CAPES pela concessão da bolsa de mestrado e pelo apoio nanceiro parcial no período de realização desta pesquisa. A DEUS, pela vida. Epígrafe Eu guardei muitas coisas em minhas mãos, e perdi todas; mas todas que coloquei nas mãos de Deus, essas eu ainda possuo. This work presents a method for predicting nonlinear economic time series. The method is based on fundamental and technical analysis of script quotation, a multiscale wavelet ltering, pattern selection and articial neural networks. In the technical model is used the wavelet transform in order to lter the economic time series from random or not economic behaviors. After the data ltering, the successive projections algorithm was used for the training pattern selection to the articial neural network. In the fundamentalist model is used nancial and macroeconomics variables that is correlated with the time serie in order to improve the network forecasting. For the evaluation of the proposed method are used temporal series data related to scrips prices quotation of São Paulo stock market. It presents a comparison of the results between technical model, mathematical model and proposed method. The mathematical model (ARIMA) presented better results in series with few variance, however have low performance when compared with the technical model and with the proposed method. The prediction error evaluation shows that the proposed method has better results than the other methods.