Estimación de la dirección del tipo de cambio COP/USD una comparación de modelos de machine learning

En esta investigación se plantea una estrategia de acumulación y desacumulación de reservas internacionales para el Banco de la República de Colombia por medio de la predicción de la dirección del tipo de cambio COP/USD de manera mensual con la metodología de Machine Learning. Basados en la literatura se decide utilizar modelos de Machine Learning tales como Elastic Net, Support Vector Machine, Random Forest y Gradient Boosting tanto para la selección de variables óptima como para la predicción de la dirección del tipo de cambio. A partir de los resultados se expone que el modelo de Boosting permite encontrar rendimientos financieros sobresalientes en la estrategia de acumular y desacumular reservas internacionales incluso teniendo descontados costos relacionados a las transacciones. De manera que se brinda una herramienta al Banco de la República de Colombia para apoyar su papel como Banco Central en búsqueda de sus obligaciones con la nación de Colombia.

• Tipo de recurso: masterThesis
• Fecha de publicación: 2022
• Institución: Pontificia Universidad Javeriana
• Repositorio: Repositorio Universidad Javeriana
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.javeriana.edu.co:10554/62182
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/10554/62182; https://doi.org/10.11144/Javeriana.10554.62182
• Palabra clave: Machine Learning; Proyección Tipo de Cambio; Reservas Internacionales; Machine Learning; Exchange Rate Projection; International Reserves; Maestría en economía - Tesis y disertaciones académicas; Aprendizaje de máquinas; Reservas internacionales; Cambio exterior
• Rights: openAccess
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