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 literatu...
- Autores:
- Tipo de recurso:
- masterThesis
- Fecha de publicación:
- 2022
- Institución:
- Pontificia Universidad Javeriana
- Repositorio:
- Repositorio Universidad Javeriana
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- Palabra clave:
- Machine Learning
Proyección Tipo de Cambio
Reservas Internacionales
Machine Learning
Exchange Rate Projection
International Reserves
Maestría en economía - Tesis y disertaciones académicas
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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. |
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Estimación de la dirección del tipo de cambio COP/USD una comparación de modelos de machine learningEstimation of the direction of the COP/USD exchange rate, a comparison of machine learning modelsGonzález González, AlejandroGaitán Martinez, Juan CamiloMachine LearningProyección Tipo de CambioReservas InternacionalesMachine LearningExchange Rate ProjectionInternational ReservesMaestría en economía - Tesis y disertaciones académicasAprendizaje de máquinasReservas internacionalesCambio exteriorEn 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.This research proposes a strategy for the accumulation and decumulation of international reserves for Banco de la República de Colombia (Colombia’s Central Bank) by predicting the direction of the COP/USD exchange rate monthly with the Machine Learning methodology. It is decided to use, based on the literature, Machine Learning models such as Elastic Net, Support Vector Machine, Random Forest, and Gradient Boosting for the selection of optimal variables and the prediction of the direction of the exchange rate. In the results, it is exposed that the Boosting model allows to find outstanding yields in the strategy of accumulating and decumulating international reserves, even having discounted costs related to transactions. With this investigation a tool is provided to Banco de la República de Colombia to support its role as Central Bank in the pursuit of its obligations with the nation of Colombia.Magíster en EconomíaMaestríaPontificia Universidad JaverianaMaestría en EconomíaFacultad de Ciencias Económicas y AdministrativasGonzález Otero, Rafael AlonsoPenagos Londoño, Gabriel Ignacio2022-10-27T15:21:16Z2022-10-27T15:21:16Z2022-10-20http://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aaTesis/Trabajo de grado - Monografía - Maestríahttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdccinfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionPDFapplication/pdfapplication/pdfapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10554/62182https://doi.org/10.11144/Javeriana.10554.62182instname:Pontificia Universidad Javerianareponame:Repositorio Institucional - Pontificia Universidad Javerianarepourl:https://repository.javeriana.edu.cospaAtribución-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_abf2reponame:Repositorio Universidad Javerianainstname:Pontificia Universidad Javerianainstacron:Pontificia Universidad Javeriana2023-05-30T21:16:43Z |