Capacidad predictiva del modelo ARIMA-ANN en las acciones financieras colombianas
La integración de los modelos de Machine Learning en la econometría clásica se ha venido desarrollando a un ritmo desacelerado. En particular, modelos híbridos (ARIMA-ANN) no han sido implementados en el sector financiero colombiano. Sin embargo, las aplicaciones de estos algoritmos han mostrado ten...
- Autores:
-
Jaramillo Perafán, Julián Daniel
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2020
- Institución:
- Universidad de los Andes
- Repositorio:
- Séneca: repositorio Uniandes
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/48716
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/1992/48716
- Palabra clave:
- Acciones (Bolsa)
Aprendizaje automático (Inteligencia artificial)
Redes neurales (Computadores)
Modelos de Box-Jenkins
Economía
- Rights
- openAccess
- License
- http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
| id |
UNIANDES2_5bac72c460e9e3e828c4711d72a7bb20 |
|---|---|
| oai_identifier_str |
oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/48716 |
| network_acronym_str |
UNIANDES2 |
| network_name_str |
Séneca: repositorio Uniandes |
| repository_id_str |
|
| spelling |
Al consultar y hacer uso de este recurso, está aceptando las condiciones de uso establecidas por los autores.http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Wills Restrepo, Daniel Santiagovirtual::12104-1Jaramillo Perafán, Julián Danield57e28ed-7445-4607-a057-1de0dd8c28056002021-02-18T12:32:46Z2021-02-18T12:32:46Z2020http://hdl.handle.net/1992/48716u833274.pdfinstname:Universidad de los Andesreponame:Repositorio Institucional Sénecarepourl:https://repositorio.uniandes.edu.co/La integración de los modelos de Machine Learning en la econometría clásica se ha venido desarrollando a un ritmo desacelerado. En particular, modelos híbridos (ARIMA-ANN) no han sido implementados en el sector financiero colombiano. Sin embargo, las aplicaciones de estos algoritmos han mostrado tener buen desempeño. En este estudio, se contrasta una metodología híbrida, combinando modelos ARIMA y redes neuronales artificiales, con sus técnicas predecesoras para los precios ajustados de 4 acciones colombianas que tranzan en la bolsa de Nueva York. Las conclusiones son que el modelo híbrido se desempeña mejor o igual a sus competidores para las acciones analizadasIntegration of Machine Learning models with the economic mainstream has been introduced at a slow rate. In particular, hybrid models (ARIMA-ANN) have not been implemented in the Colombian financial sector. However, applications of these algorithms have been shown to perform well. In this study, a hybrid methodology is compared, combining ARIMA models and artificial neural networks, with its predecessor techniques for the adjusted prices of 4 Colombian stocks that trade on the New York Stock Exchange. The conclusions are that the hybrid model performs better or equal to its competitors for the analyzed stocksEconomistaPregrado30 hojasapplication/pdfspaUniversidad de los AndesEconomíaFacultad de Economíainstname:Universidad de los Andesreponame:Repositorio Institucional SénecaCapacidad predictiva del modelo ARIMA-ANN en las acciones financieras colombianasTrabajo de grado - Pregradoinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Texthttp://purl.org/redcol/resource_type/TPAcciones (Bolsa)Aprendizaje automático (Inteligencia artificial)Redes neurales (Computadores)Modelos de Box-JenkinsEconomíaPublicationhttps://scholar.google.es/citations?user=jm5C_ykAAAAJvirtual::12104-10000-0002-2540-7136virtual::12104-1https://scienti.minciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0001571458virtual::12104-1e0be3e0c-0c24-440f-bac8-418d634d065dvirtual::12104-1e0be3e0c-0c24-440f-bac8-418d634d065dvirtual::12104-1THUMBNAILu833274.pdf.jpgu833274.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg4811https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/86059207-7627-47c5-9151-636728f0baad/download74c3d4c83830694d703bf96b25ca139aMD55ORIGINALu833274.pdfapplication/pdf1021236https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/c8ca5a0f-6ab5-4a92-8d85-e8d42f63e881/download5ffea80849313f535fe48d53327a3b9bMD51TEXTu833274.pdf.txtu833274.pdf.txtExtracted texttext/plain60265https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/9a9c2e3e-72d0-494b-92f6-7d521377355d/downloade03946f4b64708664e54ce6d470bfc89MD541992/48716oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/487162024-03-13 14:35:57.482http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/open.accesshttps://repositorio.uniandes.edu.coRepositorio institucional Sénecaadminrepositorio@uniandes.edu.co |
| dc.title.es_CO.fl_str_mv |
Capacidad predictiva del modelo ARIMA-ANN en las acciones financieras colombianas |
| title |
Capacidad predictiva del modelo ARIMA-ANN en las acciones financieras colombianas |
| spellingShingle |
Capacidad predictiva del modelo ARIMA-ANN en las acciones financieras colombianas Acciones (Bolsa) Aprendizaje automático (Inteligencia artificial) Redes neurales (Computadores) Modelos de Box-Jenkins Economía |
| title_short |
Capacidad predictiva del modelo ARIMA-ANN en las acciones financieras colombianas |
| title_full |
Capacidad predictiva del modelo ARIMA-ANN en las acciones financieras colombianas |
| title_fullStr |
Capacidad predictiva del modelo ARIMA-ANN en las acciones financieras colombianas |
| title_full_unstemmed |
Capacidad predictiva del modelo ARIMA-ANN en las acciones financieras colombianas |
| title_sort |
Capacidad predictiva del modelo ARIMA-ANN en las acciones financieras colombianas |
| dc.creator.fl_str_mv |
Jaramillo Perafán, Julián Daniel |
| dc.contributor.advisor.none.fl_str_mv |
Wills Restrepo, Daniel Santiago |
| dc.contributor.author.none.fl_str_mv |
Jaramillo Perafán, Julián Daniel |
| dc.subject.armarc.es_CO.fl_str_mv |
Acciones (Bolsa) Aprendizaje automático (Inteligencia artificial) Redes neurales (Computadores) Modelos de Box-Jenkins |
| topic |
Acciones (Bolsa) Aprendizaje automático (Inteligencia artificial) Redes neurales (Computadores) Modelos de Box-Jenkins Economía |
| dc.subject.themes.none.fl_str_mv |
Economía |
| description |
La integración de los modelos de Machine Learning en la econometría clásica se ha venido desarrollando a un ritmo desacelerado. En particular, modelos híbridos (ARIMA-ANN) no han sido implementados en el sector financiero colombiano. Sin embargo, las aplicaciones de estos algoritmos han mostrado tener buen desempeño. En este estudio, se contrasta una metodología híbrida, combinando modelos ARIMA y redes neuronales artificiales, con sus técnicas predecesoras para los precios ajustados de 4 acciones colombianas que tranzan en la bolsa de Nueva York. Las conclusiones son que el modelo híbrido se desempeña mejor o igual a sus competidores para las acciones analizadas |
| publishDate |
2020 |
| dc.date.issued.none.fl_str_mv |
2020 |
| dc.date.accessioned.none.fl_str_mv |
2021-02-18T12:32:46Z |
| dc.date.available.none.fl_str_mv |
2021-02-18T12:32:46Z |
| dc.type.spa.fl_str_mv |
Trabajo de grado - Pregrado |
| dc.type.coarversion.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 |
| dc.type.driver.spa.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |
| dc.type.coar.spa.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f |
| dc.type.content.spa.fl_str_mv |
Text |
| dc.type.redcol.spa.fl_str_mv |
http://purl.org/redcol/resource_type/TP |
| format |
http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f |
| dc.identifier.uri.none.fl_str_mv |
http://hdl.handle.net/1992/48716 |
| dc.identifier.pdf.none.fl_str_mv |
u833274.pdf |
| dc.identifier.instname.spa.fl_str_mv |
instname:Universidad de los Andes |
| dc.identifier.reponame.spa.fl_str_mv |
reponame:Repositorio Institucional Séneca |
| dc.identifier.repourl.spa.fl_str_mv |
repourl:https://repositorio.uniandes.edu.co/ |
| url |
http://hdl.handle.net/1992/48716 |
| identifier_str_mv |
u833274.pdf instname:Universidad de los Andes reponame:Repositorio Institucional Séneca repourl:https://repositorio.uniandes.edu.co/ |
| dc.language.iso.es_CO.fl_str_mv |
spa |
| language |
spa |
| dc.rights.uri.*.fl_str_mv |
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ |
| dc.rights.accessrights.spa.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
| dc.rights.coar.spa.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
| rights_invalid_str_mv |
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
| eu_rights_str_mv |
openAccess |
| dc.format.extent.es_CO.fl_str_mv |
30 hojas |
| dc.format.mimetype.es_CO.fl_str_mv |
application/pdf |
| dc.publisher.es_CO.fl_str_mv |
Universidad de los Andes |
| dc.publisher.program.es_CO.fl_str_mv |
Economía |
| dc.publisher.faculty.es_CO.fl_str_mv |
Facultad de Economía |
| dc.source.es_CO.fl_str_mv |
instname:Universidad de los Andes reponame:Repositorio Institucional Séneca |
| instname_str |
Universidad de los Andes |
| institution |
Universidad de los Andes |
| reponame_str |
Repositorio Institucional Séneca |
| collection |
Repositorio Institucional Séneca |
| bitstream.url.fl_str_mv |
https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/86059207-7627-47c5-9151-636728f0baad/download https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/c8ca5a0f-6ab5-4a92-8d85-e8d42f63e881/download https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/9a9c2e3e-72d0-494b-92f6-7d521377355d/download |
| bitstream.checksum.fl_str_mv |
74c3d4c83830694d703bf96b25ca139a 5ffea80849313f535fe48d53327a3b9b e03946f4b64708664e54ce6d470bfc89 |
| bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv |
MD5 MD5 MD5 |
| repository.name.fl_str_mv |
Repositorio institucional Séneca |
| repository.mail.fl_str_mv |
adminrepositorio@uniandes.edu.co |
| _version_ |
1818111919970582528 |