Las redes neuronales como herramienta para la predicción del precio del subyacente de un producto estructurado
Los productos estructurados se han convertido en una herramienta para los inversores en el momento de elegir un activo, permitiéndole al inversor garantizar parte del nominal o el 100% del nominal invertido, disminuyendo el riesgo de poseerlo y generarle una rentabilidad. El éxito de este tipo de pr...
- Autores:
-
Pontón Molina, María Daniela
Colmenares Reyes, Diana Margarita
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2012
- Institución:
- Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB
- Repositorio:
- Repositorio UNAB
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.unab.edu.co:20.500.12749/15967
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/20.500.12749/15967
- Palabra clave:
- Financial engineering
Financial analysis
Financial managenment
Structured products
Neural networks
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Electronic data processing
Finance system
Análisis financiero
Ingeniería financiera
Gestión financiera
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Procesamiento electrónico de datos
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Productos estructurados
Redes neuronales
Predicción de precio
Herramienta
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Los productos estructurados se han convertido en una herramienta para los inversores en el momento de elegir un activo, permitiéndole al inversor garantizar parte del nominal o el 100% del nominal invertido, disminuyendo el riesgo de poseerlo y generarle una rentabilidad. El éxito de este tipo de productos se basa en la necesidad que tienen los inversionistas por encontrar productos financieros que proporcionen rendimientos superiores. Dado esto se crearon los productos estructurados para posibilitar a los inversores la adquisición de títulos valores, que proporcionen unas características financieras específicas y así satisfacer la demanda de los mercados rentabilidad-riesgo. Es importante elegir un producto estructurado que satisfaga las necesidades de los clientes, que el comportamiento de dicho titulo no afecte la rentabilidad de éste, sino que garantice proporción de su nominal, para que sea atractivo. |
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• “Aplicación de las redes neurales en productos estructurados” [en línea] disponible desde internet en: <<http://www.cibernetia.com/tesis_es/CIENCIAS_ECONOMICAS/ORGANIZACION_Y_GESTION_DE_EMPRESAS/GESTION_FINANCIERA/3>> tomado el día 27 de febrero de 2012 • BRIO, Bonifacio y SANS, Alfredo. REDES NEURONALES Y SISTEMAS DIFUSOS. Editorial Alfaomega. Segunda edición. tomado [9 marzo de 2012] • GUJARATI, Damodar. “Modelo de regresión con dos variables: problema de estimación”. Econometría. Capítulo 3.Quinta edición. Páginas 55-96 • Lamothe, Prosper; García, Pablo.” La volatilidad implícita en las opciones sobre índices bursátiles.” Propuesta de Metodología de Estimación. Documento de Trabajo 0407. Doctorado en Finanzas de Empresa, Universidad Complutense. Universidad Autónoma. 2004. Hamid S., Habib A., Can Neural Networks Learn the Black- Scholes Model?: A simplified approach. Working paper No. 2005-01, The Center for Financial studies, Southern New Hampshire University, www.snhu.edu/cfs, Zhang D., Jiang Q., Li X., Application of Neural Networks in Financial Data Mining, International Journal of Computational Intelligence, Volume 1. Number 2., p. 116-119. 2004. Tomado [20 de marzo de 2012] • LAMOTHE, Prosper. “Productos estructurados” Productos Opciones financieras y productos estructurados. Segunda edición MC GRAW HILL capitulo 14 páginas 401-439 • LAMONTHE FERNADEZ. Prosper. “opciones financieras y productos estructurados”. Segunda edición. Editorial Mc Graw Hill. El proceso de estructuración. Pagina 408 tomado [3 de abril de 2012 • Pedro Isasi Viñuela, Ines M. Galván León, “REDES DE NEURONAS ARTIFICIALES UN ENFOQUE PRACTICO”Editorial Pearson Prentice Hall, [tomado 20 de Septiembre de 2012] • VEGA URIBE, Jesús Antonio.”Matlab” Ingeniería electrónica un enfoque con Matlab. Primera edición 2006. 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El éxito de este tipo de productos se basa en la necesidad que tienen los inversionistas por encontrar productos financieros que proporcionen rendimientos superiores. Dado esto se crearon los productos estructurados para posibilitar a los inversores la adquisición de títulos valores, que proporcionen unas características financieras específicas y así satisfacer la demanda de los mercados rentabilidad-riesgo. Es importante elegir un producto estructurado que satisfaga las necesidades de los clientes, que el comportamiento de dicho titulo no afecte la rentabilidad de éste, sino que garantice proporción de su nominal, para que sea atractivo.Introducción 3 Objetivo general 4 Objetivos específicos 4 Resumen 5 Selección producto estructurado a trabajar 6 Análisis Macroeconómico EUR/USD 10 Selección de la red Neuronal 28 Predicción del Precio en Red Neuronal 36 Nota estructurada 42 Comparación de la predicción en Matlab y en Eviews 45 Anexos 46 Conclusiones 57 Bibliografía 58 Web grafía 59PregradoStructured products have become a tool for investors when choosing an asset, allowing the investor to guarantee part of the nominal or 100% of the invested capital, reducing the risk of owning and will generate a profit. The success of these products is based on the need for investors to find financial products that provide superior performance. Given this structured products were created to enable investors to purchase securities, provide specific financial characteristics and satisfy the demand for risk-return markets. It is important to choose a structured product that meets the needs of customers, that the behavior of this title does not affect the profitability of it, but to ensure its nominal ratio, to be attractive.Modalidad Presencialapplication/pdfspahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Abierto (Texto Completo)Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombiahttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Las redes neuronales como herramienta para la predicción del precio del subyacente de un producto estructuradoNeural networks as a tool for predicting the underlying price of a structured productIngeniero financieroUniversidad Autónoma de Bucaramanga UNABFacultad Economía y NegociosPregrado Ingeniería Financierainfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisTrabajo de Gradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/redcol/resource_type/TPFinancial engineeringFinancial analysisFinancial managenmentStructured productsNeural networksPrice predictionToolArtificial intelligenceElectronic data processingFinance systemAnálisis financieroIngeniería financieraGestión financieraInteligencia artificialProcesamiento electrónico de datosSistema financieroProductos estructuradosRedes neuronalesPredicción de precioHerramienta• “Aplicación de las redes neurales en productos estructurados” [en línea] disponible desde internet en: <<http://www.cibernetia.com/tesis_es/CIENCIAS_ECONOMICAS/ORGANIZACION_Y_GESTION_DE_EMPRESAS/GESTION_FINANCIERA/3>> tomado el día 27 de febrero de 2012• BRIO, Bonifacio y SANS, Alfredo. REDES NEURONALES Y SISTEMAS DIFUSOS. Editorial Alfaomega. Segunda edición. tomado [9 marzo de 2012]• GUJARATI, Damodar. “Modelo de regresión con dos variables: problema de estimación”. Econometría. Capítulo 3.Quinta edición. Páginas 55-96• Lamothe, Prosper; García, Pablo.” La volatilidad implícita en las opciones sobre índices bursátiles.” Propuesta de Metodología de Estimación. Documento de Trabajo 0407. Doctorado en Finanzas de Empresa, Universidad Complutense. Universidad Autónoma. 2004. Hamid S., Habib A., Can Neural Networks Learn the Black- Scholes Model?: A simplified approach. Working paper No. 2005-01, The Center for Financial studies, Southern New Hampshire University, www.snhu.edu/cfs, Zhang D., Jiang Q., Li X., Application of Neural Networks in Financial Data Mining, International Journal of Computational Intelligence, Volume 1. Number 2., p. 116-119. 2004. Tomado [20 de marzo de 2012]• LAMOTHE, Prosper. “Productos estructurados” Productos Opciones financieras y productos estructurados. Segunda edición MC GRAW HILL capitulo 14 páginas 401-439• LAMONTHE FERNADEZ. Prosper. “opciones financieras y productos estructurados”. Segunda edición. Editorial Mc Graw Hill. El proceso de estructuración. Pagina 408 tomado [3 de abril de 2012• Pedro Isasi Viñuela, Ines M. Galván León, “REDES DE NEURONAS ARTIFICIALES UN ENFOQUE PRACTICO”Editorial Pearson Prentice Hall, [tomado 20 de Septiembre de 2012]• VEGA URIBE, Jesús Antonio.”Matlab” Ingeniería electrónica un enfoque con Matlab. Primera edición 2006. Editorial Universidad Pontificia Bolivariana• GARCIA, Estevez Pablo. “aplicaciones de las redes neuronales en las finanzas”. Abril 2002. [en línea] disponible desde internet en: <<http://www.ucm.es/BUCM/cee/doc/02-05/0205.pdf>> tomado [28 de marzo de 2012]• GALLEGOS, Javier del Carpio. “las redes neuronales artificiales en las finanzas”. 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