Predicción del comportamiento diario del precio de ISA mediante redes neuronales artificiales
A pesar de que los modelos tradicionales de series de tiempo constituyen una poderosa herramienta para modelar el comportamiento de distintas variables, muchos tienen limitaciones inherentes que incluyen la posibilidad de especificar de forma incorrecta la función de relación entre variables dependi...
- Autores:
-
Jaramillo Campo, David Andrés
Rivas Lozano, Diana María
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2011
- Institución:
- Pontificia Universidad Javeriana
- Repositorio:
- Repositorio Universidad Javeriana
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.javeriana.edu.co:10554/9511
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/10554/9511
- Palabra clave:
- Redes neurales (Computadores)
Acciones (Bolsa)
Análisis de series de tiempo
Administración de empresas Tesis y disertaciones académicas
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- openAccess
- License
- Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional
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A pesar de que los modelos tradicionales de series de tiempo constituyen una poderosa herramienta para modelar el comportamiento de distintas variables, muchos tienen limitaciones inherentes que incluyen la posibilidad de especificar de forma incorrecta la función de relación entre variables dependientes e independientes y, debido a que en su mayoría consisten en modelos lineales, en muchos casos puede ser imposible que capturen comportamientos no lineales. Es aquí donde entran a jugar un papel importante los modelos no paramétricos entre los cuales se encuentran las Redes Neuronales Artificiales, las cuales permiten encontrar, si existe, la relación no lineal que existe entre conjuntos de datos, por lo que los analistas pueden utilizarla para encontrar relaciones entre variables y realizar predicciones. A través de la aplicación de Redes Neuronales Artificiales se desarrolló un modelo que permite realizar predicciones confiables del comportamiento del mercado accionario colombiano, específicamente de la acción ISA, utilizando diferentes variables que puedan explicar sus movimientos. |
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Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessDe acuerdo con la naturaleza del uso concedido, la presente licencia parcial se otorga a título gratuito por el máximo tiempo legal colombiano, con el propósito de que en dicho lapso mi (nuestra) obra sea explotada en las condiciones aquí estipuladas y para los fines indicados, respetando siempre la titularidad de los derechos patrimoniales y morales correspondientes, de acuerdo con los usos honrados, de manera proporcional y justificada a la finalidad perseguida, sin ánimo de lucro ni de comercialización. De manera complementaria, garantizo (garantizamos) en mi (nuestra) calidad de estudiante (s) y por ende autor (es) exclusivo (s), que la Tesis o Trabajo de Grado en cuestión, es producto de mi (nuestra) plena autoría, de mi (nuestro) esfuerzo personal intelectual, como consecuencia de mi (nuestra) creación original particular y, por tanto, soy (somos) el (los) único (s) titular (es) de la misma. Además, aseguro (aseguramos) que no contiene citas, ni transcripciones de otras obras protegidas, por fuera de los límites autorizados por la ley, según los usos honrados, y en proporción a los fines previstos; ni tampoco contempla declaraciones difamatorias contra terceros; respetando el derecho a la imagen, intimidad, buen nombre y demás derechos constitucionales. Adicionalmente, manifiesto (manifestamos) que no se incluyeron expresiones contrarias al orden público ni a las buenas costumbres. En consecuencia, la responsabilidad directa en la elaboración, presentación, investigación y, en general, contenidos de la Tesis o Trabajo de Grado es de mí (nuestro) competencia exclusiva, eximiendo de toda responsabilidad a la Pontifica Universidad Javeriana por tales aspectos. Sin perjuicio de los usos y atribuciones otorgadas en virtud de este documento, continuaré (continuaremos) conservando los correspondientes derechos patrimoniales sin modificación o restricción alguna, puesto que, de acuerdo con la legislación colombiana aplicable, el presente es un acuerdo jurídico que en ningún caso conlleva la enajenación de los derechos patrimoniales derivados del régimen del Derecho de Autor. De conformidad con lo establecido en el artículo 30 de la Ley 23 de 1982 y el artículo 11 de la Decisión Andina 351 de 1993, “Los derechos morales sobre el trabajo son propiedad de los autores”, los cuales son irrenunciables, imprescriptibles, inembargables e inalienables. En consecuencia, la Pontificia Universidad Javeriana está en la obligación de RESPETARLOS Y HACERLOS RESPETAR, para lo cual tomará las medidas correspondientes para garantizar su observancia.http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Altamar Barrios, Juan DavidJaramillo Campo, David AndrésRivas Lozano, Diana María2014-05-27T21:03:28Z2014-10-09T03:03:25Z2016-03-29T14:35:25Z2020-04-14T21:58:41Z2014-05-27T21:03:28Z2014-10-09T03:03:25Z2016-03-29T14:35:25Z2020-04-14T21:58:41Z2011http://hdl.handle.net/10554/9511instname:Pontificia Universidad Javerianareponame:Repositorio Institucional - Pontificia Universidad Javerianarepourl:https://repository.javeriana.edu.coA pesar de que los modelos tradicionales de series de tiempo constituyen una poderosa herramienta para modelar el comportamiento de distintas variables, muchos tienen limitaciones inherentes que incluyen la posibilidad de especificar de forma incorrecta la función de relación entre variables dependientes e independientes y, debido a que en su mayoría consisten en modelos lineales, en muchos casos puede ser imposible que capturen comportamientos no lineales. Es aquí donde entran a jugar un papel importante los modelos no paramétricos entre los cuales se encuentran las Redes Neuronales Artificiales, las cuales permiten encontrar, si existe, la relación no lineal que existe entre conjuntos de datos, por lo que los analistas pueden utilizarla para encontrar relaciones entre variables y realizar predicciones. A través de la aplicación de Redes Neuronales Artificiales se desarrolló un modelo que permite realizar predicciones confiables del comportamiento del mercado accionario colombiano, específicamente de la acción ISA, utilizando diferentes variables que puedan explicar sus movimientos.Administrador (a) de EmpresasPregradoPDFapplication/pdfspaPontificia Universidad JaverianaAdministración de EmpresasFacultad de Ciencias Económicas y AdministrativasRedes neurales (Computadores)Acciones (Bolsa)Análisis de series de tiempoAdministración de empresas Tesis y disertaciones académicasPredicción del comportamiento diario del precio de ISA mediante redes neuronales artificialesTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisORIGINALtesis604.pdftesis604.pdfapplication/pdf702655http://repository.javeriana.edu.co/bitstream/10554/9511/3/tesis604.pdf77bebd1aef3f5301c555da3ace76c7a9MD53open accessLiciencia de uso.pdfLiciencia de uso.pdfapplication/pdf1437553http://repository.javeriana.edu.co/bitstream/10554/9511/4/Liciencia%20de%20uso.pdf2fcd9ada4b451e784658cd2fe10ff876MD54metadata only accessTHUMBNAILDocumento.pdf.jpgDocumento.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg5291http://repository.javeriana.edu.co/bitstream/10554/9511/5/Documento.pdf.jpgca8662a66fa1a7e3ec7372ed03b1cff2MD55open accessLiciencia de uso.pdf.jpgLiciencia de uso.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg7619http://repository.javeriana.edu.co/bitstream/10554/9511/6/Liciencia%20de%20uso.pdf.jpg138a54186d5415d5f96017b780574708MD56open accesstesis604.pdf.jpgtesis604.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg5291http://repository.javeriana.edu.co/bitstream/10554/9511/7/tesis604.pdf.jpgca8662a66fa1a7e3ec7372ed03b1cff2MD57open access10554/9511oai:repository.javeriana.edu.co:10554/95112022-05-03 10:39:31.282Repositorio Institucional - Pontificia Universidad Javerianarepositorio@javeriana.edu.co |