Modelo De Predicción Financiera De Las Cotizaciones Accionarias De CANACOL Y Bancolombia Mediante R Project
Este trabajo inicia con el desarrollo conceptual y metodológico de las series de tiempo y su predicción a través de la creación de modelos econométricos, que usan como base el estudio histórico de datos en un periodo de tiempo determinado, aplicando modelos autoregresivos y de medias móviles (). Mod...
- Autores:
-
Figueredo A., Guillermo Andres
Pinzon Torres, Andres Fernando
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2018
- Institución:
- Universidad Santo Tomás
- Repositorio:
- Repositorio Institucional USTA
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.usta.edu.co:11634/34179
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/11634/34179
- Palabra clave:
- ARMA models
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Este trabajo inicia con el desarrollo conceptual y metodológico de las series de tiempo y su predicción a través de la creación de modelos econométricos, que usan como base el estudio histórico de datos en un periodo de tiempo determinado, aplicando modelos autoregresivos y de medias móviles (). Modelos para los cuales se hace necesaria la existencia de estacionariedad, lograda principalmente si se trabaja sobre los retornos de la serie de tiempo original. Seguidamente se aplica el método en un caso práctico sobre las acciones al cierre de las compañías CANACOL y Bancolombia, el desarrollo de este caso se realiza empleando el software libre R-Project |
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Carvajal, AlexanderFigueredo A., Guillermo AndresPinzon Torres, Andres Fernando2021-05-21T16:33:00Z2021-05-21T16:33:00Z2018-04-01Figueredo A. 2018. Modelo De Predicción Financiera De Las Cotizaciones Accionarias De CANACOL Y Bancolombia Mediante R Project. Pregrado Negocios Internacionales. . Universidad Santo Tomas. Tunjahttp://hdl.handle.net/11634/34179reponame:Repositorio Institucional Universidad Santo Tomásinstname:Universidad Santo TomásEste trabajo inicia con el desarrollo conceptual y metodológico de las series de tiempo y su predicción a través de la creación de modelos econométricos, que usan como base el estudio histórico de datos en un periodo de tiempo determinado, aplicando modelos autoregresivos y de medias móviles (). Modelos para los cuales se hace necesaria la existencia de estacionariedad, lograda principalmente si se trabaja sobre los retornos de la serie de tiempo original. Seguidamente se aplica el método en un caso práctico sobre las acciones al cierre de las compañías CANACOL y Bancolombia, el desarrollo de este caso se realiza empleando el software libre R-ProjectThis project begins with the conceptual and methodological development of the time series and its prediction through the creation of econometric models, these models are based of the historical data for a specific period, which is possible with the application of models autoregressive moving average (ARMA). These models must be stationaries and working only with the returns of the main series time. Finally, the method is applied in a case study, the data for the study are of closing share price of CANACOL and Bancolombia companies. the analysis of this case study is made R-Project softwareProfesional en Negocios Internacionalesapplication/pdfspaUniversidad Santo TomásPregrado Negocios InternacionalesFacultad de Negocios InternacionalesCC0 1.0 Universalhttp://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/Acceso cerradoinfo:eu-repo/semantics/closedAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_14cbModelo De Predicción Financiera De Las Cotizaciones Accionarias De CANACOL Y Bancolombia Mediante R Projectbachelor thesisTesis de pregradoinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisARMA modelstime serieseconometric modelsstationarityNegocios Internacionalesseries de tiempomodelos econométricosestacionariedadCRAI-USTA TunjaRubinfeld, D., & Pindyck , R. (2000). Econometric Models and Economic Forecasts. united states: McGraw-Hill Higher Education.Alcázar, J. A., & Quiróz, J. H. (1996). Modelos de series de tiempo para el pronóstico de precios de minerales. Analisis Economico, 29-76.Alonso, J. H. (2006). Analisis de series temporales económicas. Madrid: ESIC.Botero, S. B., & Cano, J. A. (2008). Análisis de series de tiempo para la prediccion de los precios de la energía en la bolsa de Colombia. Bogota: Cuadernos de Economia.Contreras, P. A., & Gallo, C. B. (1994). Archivos de Medicina Veterinaria. Valdivia: Universidad Austral de ChileEspinosa, J. E. (2016). Modelo ARIMA para el pronóstico de la liquidez monetaria mensual en el sistema financiero Peruano. Trujillo: Universidad Nacional de Trujillo.ORIGINAL2018 Figueredo A. Guillermo Andres.pdf2018 Figueredo A. 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