Regresión lineal : aplicaciones financieras

En la disciplina financiera el análisis de datos se hace cada vez más relevante. Una de las primeras técnicas que se desarrolló para el análisis de datos es el modelo de regresión lineal. Este tipo de modelos se ha utilizado para estimar riesgos, analizar los factores que afectan el comportamiento de una cartera de inversiones, entre otros, y se constituye en una primera aproximación a la ciencia de datos. Dado lo anterior, resulta pertinente estudiar los modelos de regresión lineal, en el contexto financiero, en su versión simple y múltiple, así como comprender sus supuestos, generalizaciones y algunas de sus aplicaciones. Este documento tiene por propósito estudiar el modelo de regresión lineal y algunas de sus aplicaciones financieras, lo que permite evidenciar su relevancia para el análisis de datos. Las aplicaciones se desarrollaron mediante el uso de herramientas de software libre basado en el lenguaje de programación Python.

• Autores: Aldana Martínez, Nelson; Avellaneda Hortua, Mauricio
• Tipo de recurso: Book
• Fecha de publicación: 2022
• Institución: Universidad Externado de Colombia
• Repositorio: Biblioteca Digital Universidad Externado de Colombia
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:bdigital.uexternado.edu.co:001/13308
• Acceso en línea: https://bdigital.uexternado.edu.co/handle/001/13308; https://doi.org/10.57998/bdigital/handle.001.61
• Palabra clave: Análisis de regresión; Multicolinealidad; Probabilidades; Correlación (Estadística); Econometría; Métodos matemáticos y programación; Regresión lineal simple; Regresión lineal múltiple; Capital assets pricing model
• Rights: openAccess
• License: http://purl.org/coar/access_right/c_abf2