Desarrollo de un predictor de series de tiempo mediante el uso de support vector machines, aplicación a series financieras
En el estudio acá desarrollado, se muestran tres predictores para la serie de tiempo que describe la tasa cambiaria del euro con el dólar. Se escogieron tres implementaciones distintas del algoritmo de support vector regression, se definió un parámetro común de error aplicable a la práctica de esta...
- Autores:
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Ortiz Camacho, Javier Eduardo
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2006
- Institución:
- Universidad de los Andes
- Repositorio:
- Séneca: repositorio Uniandes
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/23198
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/1992/23198
- Palabra clave:
- Aprendizaje automático (Inteligencia artificial) - Investigaciones
Análisis de series de tiempo - Investigaciones
Sistemas de reconocimiento de configuraciones - Investigaciones
Pronóstico de la economía - Investigaciones
Ingeniería
- Rights
- openAccess
- License
- https://repositorio.uniandes.edu.co/static/pdf/aceptacion_uso_es.pdf
| Summary: | En el estudio acá desarrollado, se muestran tres predictores para la serie de tiempo que describe la tasa cambiaria del euro con el dólar. Se escogieron tres implementaciones distintas del algoritmo de support vector regression, se definió un parámetro común de error aplicable a la práctica de esta predicción y se buscaron los parámetros ideales en cada caso para buscar la metodología más recomendable para este tipo de predictores. |
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