Tendencias recientes en el pronóstico de series de tiempo financieras usando máquinas de vectores de soporte
Resumen: El pronóstico de las series de tiempo financieras es un área de trabajo intensiva para investigadores y profesionales. En este estudio, analizamos 59 artículos y discutimos sobe el progreso en el análisis de series de tiempo financieras usando máquinas de vectores de soporte. Las principale...
- Autores:
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Jaramillo Chaparro, Johana Alexandra
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2016
- Institución:
- Universidad Nacional de Colombia
- Repositorio:
- Universidad Nacional de Colombia
- Idioma:
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- oai:repositorio.unal.edu.co:unal/56975
- Acceso en línea:
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http://bdigital.unal.edu.co/53030/
- Palabra clave:
- 51 Matemáticas / Mathematics
65 Gerencia y servicios auxiliares / Management and public relations
Procesamiento de datos financieros
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Vectores de soporte para regresión
optimización heurística
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Heuristic optimization
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- openAccess
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Atribución-NoComercial 4.0 InternacionalDerechos reservados - Universidad Nacional de Colombiahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Velásquez Henao, Juan DavidJaramillo Chaparro, Johana Alexandra7f4f8fed-1834-40d3-ad92-ee6862cf2c0c3002019-07-02T12:17:26Z2019-07-02T12:17:26Z2016-06-14https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/56975http://bdigital.unal.edu.co/53030/Resumen: El pronóstico de las series de tiempo financieras es un área de trabajo intensiva para investigadores y profesionales. En este estudio, analizamos 59 artículos y discutimos sobe el progreso en el análisis de series de tiempo financieras usando máquinas de vectores de soporte. Las principales conclusiones a las que llegamos son: (a) el pronóstico se hace con datos de frecuencia diaria y los estudios con otras frecuencias de tiempo son escasos; (b) la mayoría de los artículos están enfocados en mejorar el proceso de estimación de los parámetros o en el tratamiento previo de las series de tiempo; (c) la mayor parte de los artículos se concentran en el pronóstico de un índice financiero del mercado; (d) los casos experimentales están dispersos, lo que no hace posible comparar entre diferentes estudios.Abstract: Forecasting of financial time series is an intensive working area for researchers and practitioners. In this study, we analyze 59 articles and discuss the progress in financial time series analysis using support vector machines. Our main conclusions are: (a) forecasting is doing in a daily basis and studies in other time scales are scarce; (b) most of works are devoted to improve the parameter estimation process or to preprocessing the time series; (c) most of the work is concerned to forecast market financial index; (d) experimental cases are disperse and it is no possible to compare between different studiesMaestríaapplication/pdfspaUniversidad Nacional de Colombia Sede Medellín Facultad de Minas Escuela de Ingeniería de la OrganizaciónEscuela de Ingeniería de la OrganizaciónJaramillo Chaparro, Johana Alexandra (2016) Tendencias recientes en el pronóstico de series de tiempo financieras usando máquinas de vectores de soporte. Maestría thesis, Universidad Nacional de Colombia - Sede Medellín.51 Matemáticas / Mathematics65 Gerencia y servicios auxiliares / Management and public relationsProcesamiento de datos financierosSeries de tiempo financierasRedes neuronalesVectores de soporte para regresiónoptimización heurísticaFinancial data processingFinancial time seriesNeural networksSupport vector regressionHeuristic optimizationTendencias recientes en el pronóstico de series de tiempo financieras usando máquinas de vectores de soporteTrabajo de grado - Maestríainfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionTexthttp://purl.org/redcol/resource_type/TMORIGINAL43267447.2016.pdfTesis de Maestría en Ingeniería Administrativaapplication/pdf2526141https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/56975/1/43267447.2016.pdfaf1efcb0eb115acb71e1e098d4444ee9MD51THUMBNAIL43267447.2016.pdf.jpg43267447.2016.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg4411https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/56975/2/43267447.2016.pdf.jpg686db94720bb7db59c4826d2721558b2MD52unal/56975oai:repositorio.unal.edu.co:unal/569752023-07-31 08:18:33.969Repositorio Institucional Universidad Nacional de Colombiarepositorio_nal@unal.edu.co |
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Resumen: El pronóstico de las series de tiempo financieras es un área de trabajo intensiva para investigadores y profesionales. En este estudio, analizamos 59 artículos y discutimos sobe el progreso en el análisis de series de tiempo financieras usando máquinas de vectores de soporte. Las principales conclusiones a las que llegamos son: (a) el pronóstico se hace con datos de frecuencia diaria y los estudios con otras frecuencias de tiempo son escasos; (b) la mayoría de los artículos están enfocados en mejorar el proceso de estimación de los parámetros o en el tratamiento previo de las series de tiempo; (c) la mayor parte de los artículos se concentran en el pronóstico de un índice financiero del mercado; (d) los casos experimentales están dispersos, lo que no hace posible comparar entre diferentes estudios. |
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