Predicción de la serie temporal del indicador bancario de referencia (ibr) con redes neuronales

En años recientes, la predicción del comportamiento del Indicador Bancario de Referencia (ibr) se ha hecho relevante debido a su importancia en el mercado monetario colombiano. El propósito de este trabajo es demostrar la eficiencia de las redes lstm en la generación de predicciones de series de tie...

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Autores:

Tipo de recurso:

Article of journal

Fecha de publicación:

2023

Institución:

Universidad de Bogotá Jorge Tadeo Lozano

Repositorio:

Expeditio: repositorio UTadeo

Idioma:

spa

OAI Identifier:

oai:expeditiorepositorio.utadeo.edu.co:20.500.12010/32258

Acceso en línea:

https://revistas.utadeo.edu.co/index.php/mutis/article/view/1748/1767
http://hdl.handle.net/20.500.12010/32258

Palabra clave:

Series de tiempo
Aprendizaje Automático
Redes LSTM
ARIMA
Coeficiente de correlación de Pearson

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