Predicción de series de tiempo financieras mediante el uso de la red neuronal de retropropagación

Yerovi Vargas, Ramiro Alejandro

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Campo DC	Valor	Lengua/Idioma
dc.contributor.advisor	Moncada Mora, Luis Fabián	-
dc.contributor.author	Yerovi Vargas, Ramiro Alejandro	-
dc.date.accessioned	2012-08-23T13:23:00Z	-
dc.date.available	2012-08-23	-
dc.date.issued	2012	-
dc.identifier.citation	Yerovi Vargas Ramiro Alejandro. (2012). Predicción de series de tiempo financieras mediante el uso de la red neuronal de retropropagación. (Tesis de Economista). Quito. pp. 112.	es_ES
dc.identifier.other	332X710	-
dc.identifier.uri	http://dspace.utpl.edu.ec/handle/123456789/3525	-
dc.description	Para el desarrollo del trabajo se ha utilizado series de tiempo de los índices más relevantes de cada continente que son: Dow Jones (América), Nikkei 225 (Asia), FTSE 100 (Europa). Además se ha utilizado información proporcionada por la Bolsa de Valores de Quito sobre el precio al cierre de las acciones de la Corporación Favorita C.A. para tener un panorama local e internacional del mercado financiero. Para el análisis de las series se ha utilizado el algoritmo de Red Neuronal de Retropropagación que es un método bastante nuevo desarrollado a lo largo de la década de los noventa, desde los perceptrones de Rosenblatt al algoritmo de McCulloch-Pitts hasta la forma actual de las redes desarrolladas por Rumelhart, Hinton, y Williams. El método de redes neuronales es un poderoso método clasificatorio y de predicción que se ha convertido en uno de los más utilizados actualmente para predicción y análisis de datos. Se ha utilizado la red neuronal de retropropagación para predecir valores de las series de tiempo a 30 días, obteniendo resultados comparables con otros métodos econométricos como Box Jenkins.	es_ES
dc.language.iso	es	es_ES
dc.rights	openAccess	es_ES
dc.subject	Mercado bursátil	es_ES
dc.subject	Inteligencia Artificial	es_ES
dc.subject	Redes neuronales	es_ES
dc.subject	Economía - Tesis	es_ES
dc.title	Predicción de series de tiempo financieras mediante el uso de la red neuronal de retropropagación	es_ES
dc.type	bachelorThesis	es_ES
Aparece en las colecciones:	Economísta

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