Hugo Gobato Souto

Atualmente é aluno de mestrado no Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística UFSCar-USP (PIPGEs)

Informações coletadas do Lattes em 12/06/2026

Acadêmico

Formação acadêmica

Mestrado em andamento em Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística UFSCar-USP (PIP

2024 - Atual

Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (USP
Título: Bayesian Neural Networks and K-Fold Causal BART for CATE Estimation
Orientador: Francisco Louzada Neto
Bolsista do(a): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico, CNPq, Brasil.

Graduação em International Business - Finance

2020 - 2024

HAN University of Applied Sciences
Título: Forecasting realized volatility through financial turbulence and neural networks
Orientador: Amir Moradi

Ensino Médio (2º grau)

2017 - 2019

Colégio São Carlos

Idiomas

Bandeira representando o idioma Inglês

Compreende Bem, Fala Bem, Lê Bem, Escreve Bem.

Bandeira representando o idioma Espanhol

Compreende Bem, Fala Bem, Lê Bem, Escreve Bem.

Bandeira representando o idioma Português

Compreende Bem, Fala Bem, Lê Bem, Escreve Bem.

Bandeira representando o idioma Italiano

Compreende Pouco, Fala Pouco, Lê Pouco, Escreve Pouco.

Bandeira representando o idioma Francês

Compreende Bem, Fala Bem, Lê Bem, Escreve Bem.

Bandeira representando o idioma Alemão

Compreende Pouco, Fala Pouco, Lê Pouco, Escreve Pouco.

Bandeira representando o idioma Holandês

Compreende Bem, Fala Bem, Lê Bem, Escreve Bem.

Áreas de atuação

Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Matemática / Subárea: Matemática Aplicada/Especialidade: Topological Data Analysis (TDA).

Produções bibliográficas

  • SOUTO, HUGO GOBATO . Introducing NBEATSx to realized volatility forecasting. EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS , v. 242, p. 122802, 2024.

  • SOUTO, HUGO GOBATO ; MORADI, AMIR . A novel loss function for neural network models exploring stock realized volatility using Wasserstein Distance. Decision Analytics Journal , v. 10, p. 100369, 2024.

  • SOUTO, HUGO GOBATO ; BARIS, ISMAIL ; HEUVEL, STORM KOERT ; MORADI, AMIR . FinTDA: Python package for estimating market change through persistent homology diagrams. Software Impacts , v. 20, p. 100637, 2024.

  • SOUTO, HUGO GOBATO ; MORADI, AMIR . Wasserstein distance loss function for financial time series deep learning. Software Impacts , v. 20, p. 100639, 2024.

  • SOUTO, HUGO GOBATO ; MORADI, AMIR . Yang & Zhang?s realized volatility: Automated estimation in Python. Software Impacts , v. 19, p. 100613, 2024.

  • SOUTO, HUGO GOBATO ; MORADI, AMIR . Can transformers transform financial forecasting?. China Finance Review International , v. 14, p. 418, 2024.

  • SOUTO, HUGO GOBATO . Time Series Forecasting Models for S&P 500 Financial Turbulence. Journal of Mathematical Finance , v. 13, p. 112-129, 2023.

  • SOUTO, HUGO GOBATO ; MORADI, AMIR . Forecasting realized volatility through financial turbulence and neural networks. Economics And Business Review , v. 9, p. 113, 2023.

  • SOUTO, HUGO GOBATO . Topological tail dependence: Evidence from forecasting realized volatility. The Journal of Finance and Data Science , v. 9, p. 100107, 2023.

  • SOUTO, HUGO GOBATO . Distribution Analysis of S&P 500 Financial Turbulence. Journal of Mathematical Finance , v. 13, p. 67-88, 2023.

Prêmios

2023

HAN Prize Best Bachelor Thesis of the Year, HAN University of Applied Sciences.

2023

HAN Prijs Student of the Year 2023, HAN University of Applied Sciences.

Histórico profissional

Experiência profissional

2023 - 2024

HAN University of Applied Sciences

Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Research and Teaching Assistant