Pronóstico de series temporales financieras mediante la utilización de modelos neuroevolutivos
62 páginas
- Autores:
-
Colorado Iriarte, Andrés
Carrasquilla Quintero, Felipe
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2013
- Institución:
- Universidad EIA .
- Repositorio:
- Repositorio EIA .
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.eia.edu.co:11190/759
- Acceso en línea:
- https://repository.eia.edu.co/handle/11190/759
- Palabra clave:
- Organización e industria
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Mercado financiero
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Modelo neuroevolutivo
Red neuronal artificial
Serie temporal financiera
Algoritmo evolutivo
Neuroevolutionary model
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EPR (Evolutionary polynomial regression)
Evolutionary algorithm
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- embargoedAccess
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- Derechos Reservados - Universidad EIA, 2020
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Para la solución de este problema, se han desarrollado diferentes modelos computacionales entre los que se destacan los modelos por redes neuronales, los cuales han sido utilizados ampliamente para pronosticar muchos tipos de series temporales. Sin embargo, los resultados que estas arrojan no siempre han sido satisfactorios (Marshall, Cahan, & Cahan, 2008) (Yamamoto, 2012). Por su parte los modelos computacionales que integran varias herramientas de la inteligencia computacional como los modelos neuroevolutivos, permiten emular algunos procesos presentes en la naturaleza como la interacción y el aprendizaje de las neuronas, así como las mutaciones y la evolución genética. De esta manera los modelos neuroevolutivos aprenden a detectar patrones, identificar tendencias y así predecir valores. (Isazi Viñuela & Galván León, 2004) (Beyer, 1997)PregradoIngeniero(a) Administrativo(a)application/pdfspaUniversidad EIAAdministrativa, Financiera, Sistemas y ComputaciónEnvigado (Antioquia, Colombia). Universidad EIA, 2013Ingeniería AdministrativaDerechos Reservados - Universidad EIA, 2020https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/El autor de la obra, actuando en nombre propio, hace entrega del ejemplar respectivo y de sus anexos en formato digital o electrónico y autoriza a la ESCUELA DE INGENIERIA DE ANTIOQUIA, para que en los términos establecidos en la Ley 23 de 1982, Ley 44 de 1993, Decisión andina 351 de 1993, Decreto 460 de 1995, y demás normas generales sobre la materia, utilice y use por cualquier medio conocido o por conocer, los derechos patrimoniales de reproducción, comunicación pública, transformación y distribución de la obra objeto del presente documento. PARÁGRAFO: La presente autorización se hace extensiva no sólo a las dependencias y derechos de uso sobre la obra en formato o soporte material, sino también para formato virtual, electrónico, digital, y en red, internet, extranet, intranet, etc., y en general en cualquier formato conocido o por conocer. EL AUTOR, manifiesta que la obra objeto de la presente autorización es original y la realiza sin violar o usurpar derechos de autor de terceros, por lo tanto la obra es de exclusiva autoría y tiene la titularidad sobre la misma. PARÁGRAFO: En caso de presentarse cualquier reclamación o acción por parte de un tercero en cuanto a los derechos de autor sobre la obra en cuestión, EL AUTOR, asumirá toda la responsabilidad, y saldrá en defensa de los derechos aquí autorizados; para todos los efectos la ESCUELA DE INGENIERÍA DE ANTIOQUIA actúa como un tercero de buena fe.info:eu-repo/semantics/embargoedAccessAtribución-NoComercialhttp://purl.org/coar/access_right/c_f1cfOrganización e industriaOrganization and industryMercado financieroFinancial marketModelo neuroevolutivoRed neuronal artificialSerie temporal financieraAlgoritmo evolutivoNeuroevolutionary modelArtificial neural networkTemporal financial seriesEPR (Evolutionary polynomial regression)Evolutionary algorithmADMO0864Pronóstico de series temporales financieras mediante la utilización de modelos neuroevolutivosTrabajo de grado - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionTexthttps://purl.org/redcol/resource_type/TPhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85PublicationLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81494https://repository.eia.edu.co/bitstreams/9b4bff97-0a1e-474a-b937-160f2f0ed87c/download66874b0b9366b748c60895d2fb6339f8MD52CC-LICENSElicense_urllicense_urltext/plain; charset=utf-849https://repository.eia.edu.co/bitstreams/988b12a2-ecdb-4347-8837-c9d164a53d33/download4afdbb8c545fd630ea7db775da747b2fMD53license_textlicense_texttext/html; charset=utf-821393https://repository.eia.edu.co/bitstreams/d0e58cdc-0221-4741-b358-2de8c609bdbf/download7c4ecb3427d83129a338fc10c55e726aMD54license_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-823253https://repository.eia.edu.co/bitstreams/f8490cc7-6950-452c-97a9-38526197ae35/downloadcd76e7886171c964e259dcf5e912e299MD5511190/759oai:repository.eia.edu.co:11190/7592023-07-25 17:16:23.904https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/Derechos Reservados - Universidad EIA, 2020metadata.onlyhttps://repository.eia.edu.coRepositorio Institucional Universidad EIAbdigital@metabiblioteca.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 |