Redes neuronales artificiales, desarrollo de modelos predictivos para las variaciones del signo del I.P.S.A. en el mercado búrsatil chileno
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Fecha
2009
Profesor/a Guía
Facultad/escuela
Idioma
es
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Editor
Universidad Andrés Bello
Nombre de Curso
Licencia CC
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Resumen
A continuación se propone el uso de redes neuronales artificiales multicapas para
construir un modelo predictivo del signo del Índice de Precios Selectivo de Acciones
(I.P.S.A), basándose en datos financieros históricos e incorporando la euforia y el temor de
los agentes del mercado financiero. El objetivo fundamental de este modelo es dar la
posibilidad a los inversionistas de obtener rentabilidades superiores a las esperadas en el
mercado bursátil chileno (I.P.S.A). De esta forma, pretendemos demostrar que la información
pasada influye en cierto grado en los futuros movimientos de los mercados financieros, lo
que permitiría a los inversionistas a tomar mejores y correctas decisiones para maximizar su
rentabilidad.
Notas
Tesis (Magíster en Finanzas)
Palabras clave
Indice de Precios Selectivo de Acciones, Pronóstico de la Economía, Procesamiento de Datos, Redes Neurales (Ciencia de la Computación)