Apoyo a proyecto de investigación "Estructuración de portafolios de inversión en acciones usando redes neuronales"

El objetivo del trabajo realizado es presentar un modelo basado en Redes Neuronales para la estructuración de portafolios en acciones del mercado Colombiano, establecer sus características y la bondad del mismo. Este trabajo comenzó con uno de los sistemas neuronales más conocidos y usados en la categorización de datos, “los mapas auto-organizados”. Este tipo de red mediante un aprendizaje no supervisado es capaz de realizar análisis de clasificación buscando las similitudes existentes dentro de una serie de patrones y categorías de las series de datos. Durante la investigación y habiendo obtenido los primeros resultados, se decidió trabajar también con la red Perceptron Multicapa, la cual a diferencia de la primera maneja un aprendizaje supervisado. Las investigación es importante para determinar sí el modelo de red neuronal propuesto recoge y analiza los factores que influyen en el comportamiento de los precios de las acciones en el mercado Colombiano, y a su vez identificar sí los resultados obtenidos por la Red Neuronal ofrecen una bondad suficiente.

• Autores: Niño Rueda, Freddy Alexander; Lemus Serrano, Juan Andrés
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2005
• Institución: Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB
• Repositorio: Repositorio UNAB
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.unab.edu.co:20.500.12749/17028
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/20.500.12749/17028
• Palabra clave: Financial engineering; Financial analysis; Financial managenment; Structuring model; Neural systems; Market; Financial planning; Flexible computing; Electronic data processing; Artificial intelligence; Análisis financiero; Ingeniería financiera; Planificación financiera; Computación flexible; Procesamiento electrónico de datos; Inteligencia artificial; Modelo de estructuración; Sistemas neuronales; Mercado
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