Una comparación de redes neuronales y modelos Arch-Garch para predecir variaciones en el precio de acciones. Aplicación a un caso de acciones de telefonía
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Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Investigaciones en Administración Contabilidad y Métodos Cuantitativos para la Gestión; Centro de Investigación en Métodos Cuantitativos aplicados a la Economía y la Gestión
Resumen
Descripción
Fil: Dip, Juan Antonio. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Económicas. Buenos Aires, Argentina.
Fil: Romero, Patricia Isabel. Universidad Nacional de Misiones. Facultad de Ciencias Económicas
Se describe el diseño de soluciones para pronosticar el precio de la acción de la sociedad Telecom Argentina S.A., la cual cotiza en la Bolsa de Comercio de Buenos Aires, en el período 2005-2012 a partir del uso de la técnica de análisis de componentes principales. Se presentan resultados basados en modelos tradicionales Arch-Garch y en un sistema de redes backpropagation. Adicionalmente, se presenta una comparación entre las metodologías, teniendo en cuenta el grado de predicción logrado.
Fil: Romero, Patricia Isabel. Universidad Nacional de Misiones. Facultad de Ciencias Económicas
Se describe el diseño de soluciones para pronosticar el precio de la acción de la sociedad Telecom Argentina S.A., la cual cotiza en la Bolsa de Comercio de Buenos Aires, en el período 2005-2012 a partir del uso de la técnica de análisis de componentes principales. Se presentan resultados basados en modelos tradicionales Arch-Garch y en un sistema de redes backpropagation. Adicionalmente, se presenta una comparación entre las metodologías, teniendo en cuenta el grado de predicción logrado.
Contenidos
Temas
Cambio climático, Valor económico, SOJA