Una aplicación de redes neuronales artificiales para el pronostico de los rendimientos de la serie de Ecopetrol

Este trabajo propone un modelo basado en redes neuronales recurrentes (RNN) para pronosticar el rendimiento la acción de Ecopetrol, la cual es una de las acciones más tranzadas en el país. Se estudian varias configuraciones de RNN, incluyendo como variables de entrada la tasa representativa de merca...

Full description

Autores:

Garcia Rios, Duvan Alejandro

Tipo de recurso:

Trabajo de grado de pregrado

Fecha de publicación:

2021

Institución:

Universidad Santo Tomás

Repositorio:

Repositorio Institucional USTA

Idioma:

spa

OAI Identifier:

oai:repository.usta.edu.co:11634/31765

Acceso en línea:

http://hdl.handle.net/11634/31765

Palabra clave:

Artificial neural networks
Yields
EGARCH
Conditional volatility
Neural Networks (Computer Science)
GARCH models
Financial instruments
Redes neurales (Informática) -- Casos -- Colombia
Modelos GARCH -- Casos -- Colombia
Instrumentos financieros -- Casos -- Colombia
Redes neuronales artificiales
Rendimientos
EGARCH
Volatilidad condicional

Rights

openAccess

License

Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia