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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dc.contributor.advisorCea Acevedo, Manuel
dc.contributor.authorKlein Salazar, Karina
dc.contributor.authorPavez García, Pamela
dc.contributor.editorFacultad de Economía y Negocios
dc.date.accessioned2018-07-03T21:47:15Z
dc.date.available2018-07-03T21:47:15Z
dc.date.issued2009
dc.descriptionTesis (Magíster en Finanzas)es_ES
dc.description.abstractA 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.es_ES
dc.identifier.urihttp://repositorio.unab.cl/xmlui/handle/ria/6221
dc.language.isoeses_ES
dc.publisherUniversidad Andrés Belloes_ES
dc.subjectIndice de Precios Selectivo de Accioneses_ES
dc.subjectPronóstico de la Economíaes_ES
dc.subjectProcesamiento de Datoses_ES
dc.subjectRedes Neurales (Ciencia de la Computación)es_ES
dc.titleRedes neuronales artificiales, desarrollo de modelos predictivos para las variaciones del signo del I.P.S.A. en el mercado búrsatil chilenoes_ES
dc.typeTesises_ES
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