Generación de series de tiempo financieras sintéticas para "data augmentation" usando redes neuronales generativas adversarias (GAN)

Los modelos GAN se han usado de forma exitosa para realizar aumento de datos en problemas relacionados con imágenes, audio y video, pues logran representar adecuadamente las propiedades de los datos reales, pero incorporando suficiente diversidad en los datos sintéticos generados como para poder mej...

Full description

Autores:
Villarraga Ossa, Edwin Fernando
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2021
Institución:
Universidad Nacional de Colombia
Repositorio:
Universidad Nacional de Colombia
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.unal.edu.co:unal/79374
Acceso en línea:
https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/79374
https://repositorio.unal.edu.co/
Palabra clave:
000 - Ciencias de la computación, información y obras generales::006 - Métodos especiales de computación
Finanzas - Modelos estocásticos
Análisis de series de tiempo
Análisis estocástico
Redes Neuronales
Simulación
Modelo generativo
GAN
Data Augmentation
Overfitting
Deep Learning
Rights
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License
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