Las redes neuronales como herramienta para el estudio del riesgo en una inversión
Pensar en el tema de investigación es una tarea bastante complicada por la responsabilidad que se adquiere al desarrollar, aplicar y demostrar que el tema de nuestra propuesta es aplicable. Los diarios económicos y financieros en los últimos cinco años han citado al riesgo como el principal enemigo...
- Autores:
-
Monroy García, Lida
- 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:20.500.12749/19346
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/20.500.12749/19346
- Palabra clave:
- Financial engineering
Financial analysis
Financial managenment
Equities
Neural networks
Investment risk
Artificial intelligence
Risk capital
Savings and investment
Capital investments
Análisis financiero
Gestión financiera
Ingeniería financiera
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Capital de riesgo
Ahorro e inversión
Inversiones de capital
Renta variable
Redes neuronales
Riesgo de inversión
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Pensar en el tema de investigación es una tarea bastante complicada por la responsabilidad que se adquiere al desarrollar, aplicar y demostrar que el tema de nuestra propuesta es aplicable. Los diarios económicos y financieros en los últimos cinco años han citado al riesgo como el principal enemigo de las inversiones en renta variable. Los inversionistas la gran mayoría se ubican en un 80% los cautelosos y el 20% arriesgado por lo tanto se hace necesario que como ingeniera financiera puedo brindar un instrumento para la gestión y administración del riesgo que se convierta en una oportunidad para el inversionista en la conformación de su portafolio controlando el riesgo a través de redes neuronales. En todas las inversiones de cualquier organización es evidente que tienen que estar ligadas al riesgo, por esta razón se han generado diferentes herramientas para su análisis y además se debe dar un tratamiento adecuado dependiendo de la naturaleza de cada organización o empresa. Las redes neuronales artificiales han facilitado la solución de diferentes tipos de problemas en diversos campos como lo son las ingenierías, la economía, la ciencia y las finanzas, Diferentes empresas y organizaciones del mundo hacen investigaciones de herramientas adecuadas y eficientes del riesgo en una inversión. Las redes neuronales han sido estudiadas detenidamente con diferentes variables como instrumento para el análisis, evolución o predicción del riesgo y se han generado resultados favorables que permiten la solución de diversos problemas al realizar una inversión. Durante el recorrido por mi investigación descubrí la aplicación avanzada y de pasos agigantados que están dando numerosas empresas, organizaciones y el estado que han sacado provecho de la herramienta pues facilita el proceso y contribuye a los cambios acelerados en que se encuentra el mundo. En la Web se encuentra numerosa información de la aplicación de las redes neuronales a las finanzas, estoy plenamente convencida de la importancia que generó para mí esta investigación porque estoy aprendiendo un nuevo sistema útil para mi pronto desempeño profesional. El riesgo se enfatiza más en el mercado accionario de renta variable, es aquí donde se hace necesario implementar nuevos mecanismos novedosos, eficientes y confiables que disminuyan la incertidumbre ante el desconocimiento de eventos futuros. |
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ARANUREN, Silvia y MUZACHIODI, Silvia L. redes neuronales y algoritmos genéticos. JEFF, Madura. Mercados y teorías financieras. Sexta Edición, 2003. HILERA GONZALES, Jose Ramon y MARTINEZ HERNANDO, Victor Jose , Redes Neuronales Artificiales, Fundamentos, modelos y aplicaciones. Revista Dinero abril 15 de 2005 Pág. 38 RICO, Jaime. Apuntes. Il Semestre de 2005. Redes Neuronales en Finanzas SERRANO, Carlos y GALLIZO, José Luis. Las Redes Neuronales Artificiales en el tratamiento de la Información Financiera. Departamento de Contabilidad y Finanzas, Universidad de Zaragoza. UNAB, Laboratorio Financiero. Base de datos Economática. www.cema.edu.aor/medicióndelriesgo http://www.supervalores.gov.co/ http://ohm.utp.edu.co/neuronales/main.htm http://ciberconta.unizar.es/Biblioteca/0004/SerGall96.html http://www.monografias.com/trabajos5/matlab/matlab/.shtml http://www.grupoaval.com/ http://www.aernsoft.com/ http://www.supervalores.gov.co/ |
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Los inversionistas la gran mayoría se ubican en un 80% los cautelosos y el 20% arriesgado por lo tanto se hace necesario que como ingeniera financiera puedo brindar un instrumento para la gestión y administración del riesgo que se convierta en una oportunidad para el inversionista en la conformación de su portafolio controlando el riesgo a través de redes neuronales. En todas las inversiones de cualquier organización es evidente que tienen que estar ligadas al riesgo, por esta razón se han generado diferentes herramientas para su análisis y además se debe dar un tratamiento adecuado dependiendo de la naturaleza de cada organización o empresa. Las redes neuronales artificiales han facilitado la solución de diferentes tipos de problemas en diversos campos como lo son las ingenierías, la economía, la ciencia y las finanzas, Diferentes empresas y organizaciones del mundo hacen investigaciones de herramientas adecuadas y eficientes del riesgo en una inversión. Las redes neuronales han sido estudiadas detenidamente con diferentes variables como instrumento para el análisis, evolución o predicción del riesgo y se han generado resultados favorables que permiten la solución de diversos problemas al realizar una inversión. Durante el recorrido por mi investigación descubrí la aplicación avanzada y de pasos agigantados que están dando numerosas empresas, organizaciones y el estado que han sacado provecho de la herramienta pues facilita el proceso y contribuye a los cambios acelerados en que se encuentra el mundo. En la Web se encuentra numerosa información de la aplicación de las redes neuronales a las finanzas, estoy plenamente convencida de la importancia que generó para mí esta investigación porque estoy aprendiendo un nuevo sistema útil para mi pronto desempeño profesional. El riesgo se enfatiza más en el mercado accionario de renta variable, es aquí donde se hace necesario implementar nuevos mecanismos novedosos, eficientes y confiables que disminuyan la incertidumbre ante el desconocimiento de eventos futuros.INTRODUCCION 1. OBJETIVOS 1.1 OBJETIVO GENERAL 1.2 OBJETIVOS ESPECIFICOS 2. REDES NEURONALES 2.1 VENTAJAS DE LAS RNA 2.2 ELEMENTOS DE UNA RNA 2.3 ENTRENAMIENTO 3. APRENDIZAJE DE LAS REDES NEURONALES 3.1 APRENDIZAJE SUPERVISADO 3.2 FUNCIONES DE TRANSFERENCIA 3.2.1 Estructura de una red neuronal artificial 3.3 BACKPROPAGATION (BP) 4 HERRAMIENTA MATLAB 5. RIESGO 6. ESTRUCTURACIÓN DE UN PORTAFOLIO DE ACCIONES 6.1 MEDICION DEL RIESGO DE PORTAFOLIO 6.1.1. Grafico de Dominancia 6.1.2. Curva de Frontera Eficiente 6.1.3. Línea de Mercado de Valores 7. REDES NEURONALES ARTIFICIALES EN FINANZAS 7.1. LAS RNA EN LA GESTION EMPRESARIAL 7.2. RESULTADOS DE LA RNA BACKPROPAGATION 7.3. ENTRENAMIENTO DE LA RNA BACKPROPAGATION EN MATLAB 7.4. DEFINICIONES DEL ENTRENAMIENTO DE LA RNA BACKPROPAGATION EN MATLAB 7.5. RESULTADOS RNA - PERFILES DE UN INVERSIONISTA 7.6. GRAFICOS DE LOS RESULTADOS DEL ENTRENAMIENTO DE LA RED CONCLUSIONES BIBLIOGRAFIAPregradoThinking about the research topic is quite a complicated task due to the responsibility that is acquired when developing, applying and demonstrating that the topic of our proposal is applicable. Economic and financial newspapers in the last five years have cited risk as the main enemy of equity investments. The vast majority of investors are 80% cautious and 20% risky, therefore it is necessary that as a financial engineer I can provide an instrument for risk management and administration that becomes an opportunity for the investor in the conformation of its portfolio controlling the risk through neural networks. In all the investments of any organization it is evident that they have to be linked to risk, for this reason different tools have been generated for its analysis and an adequate treatment must also be given depending on the nature of each organization or company. Artificial neural networks have facilitated the solution of different types of problems in various fields such as engineering, economics, science and finance. Different companies and organizations around the world do research on adequate and efficient investment risk tools. Neural networks have been carefully studied with different variables as an instrument for the analysis, evolution or prediction of risk and favorable results have been generated that allow the solution of various problems when making an investment. During the course of my research, I discovered the advanced application and leaps and bounds that many companies, organizations and the state are taking that have taken advantage of the tool as it facilitates the process and contributes to the accelerated changes in which the world finds itself. On the Web there is a lot of information on the application of neural networks to finance, I am fully convinced of the importance that this research has generated for me because I am learning a new useful system for my soon professional development. The risk is emphasized more in the variable income stock market, it is here where it is necessary to implement new innovative, efficient and reliable mechanisms that reduce uncertainty due to the ignorance of future events.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 el estudio del riesgo en una inversiónNeural networks as a tool for studying investment riskIngeniero financieroUniversidad Autónoma de Bucaramanga UNABFacultad Economía y NegociosPregrado Ingeniería Financierainfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisTrabajo de Gradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/redcol/resource_type/TPFinancial engineeringFinancial analysisFinancial managenmentEquitiesNeural networksInvestment riskArtificial intelligenceRisk capitalSavings and investmentCapital investmentsAnálisis financieroGestión financieraIngeniería financieraInteligencia artificialCapital de riesgoAhorro e inversiónInversiones de capitalRenta variableRedes neuronalesRiesgo de inversiónARANUREN, Silvia y MUZACHIODI, Silvia L. redes neuronales y algoritmos genéticos.JEFF, Madura. Mercados y teorías financieras. Sexta Edición, 2003.HILERA GONZALES, Jose Ramon y MARTINEZ HERNANDO, Victor Jose , Redes Neuronales Artificiales, Fundamentos, modelos y aplicaciones.Revista Dinero abril 15 de 2005 Pág. 38RICO, Jaime. Apuntes. Il Semestre de 2005. Redes Neuronales en FinanzasSERRANO, Carlos y GALLIZO, José Luis. Las Redes Neuronales Artificiales en el tratamiento de la Información Financiera. Departamento de Contabilidad y Finanzas, Universidad de Zaragoza.UNAB, Laboratorio Financiero. Base de datos Economática.www.cema.edu.aor/medicióndelriesgohttp://www.supervalores.gov.co/http://ohm.utp.edu.co/neuronales/main.htmhttp://ciberconta.unizar.es/Biblioteca/0004/SerGall96.htmlhttp://www.monografias.com/trabajos5/matlab/matlab/.shtmlhttp://www.grupoaval.com/http://www.aernsoft.com/http://www.supervalores.gov.co/THUMBNAIL2005_Tesis_Monroy_García_Lida.pdf.jpg2005_Tesis_Monroy_García_Lida.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg4747https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/19346/5/2005_Tesis_Monroy_Garc%c3%ada_Lida.pdf.jpg85b5a9105c63950917a461a7d0528b80MD55open accessORIGINAL2005_Tesis_Monroy_García_Lida.pdf2005_Tesis_Monroy_García_Lida.pdfTesisapplication/pdf8165780https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/19346/3/2005_Tesis_Monroy_Garc%c3%ada_Lida.pdf539668c8165b336c2fcf50007d05e7abMD53open accessLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-8829https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/19346/4/license.txt3755c0cfdb77e29f2b9125d7a45dd316MD54open access20.500.12749/19346oai:repository.unab.edu.co:20.500.12749/193462023-12-15 18:14:05.563open accessRepositorio Institucional | Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNABrepositorio@unab.edu.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 |