Una aplicación de redes neuronales artificiales para el pronostico de los rendimientos de la serie de Ecopetrol (2021)
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 mercado (TRM), euro (EUR), precio de cierre de la respectiva acción a estimar y los precios del petróleo (Brent y WTI). Una parte de los datos es tomada como entrenamiento y la restante para la predicción, finalmente para contrastar los resultados obtenidos, se ajusta un modelo EGARCH.