Comparación de modelos clásicos en series de tiempo y modelos bayesianos para pronosticar tres acciones colombianas en el último año

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dc.contributor.advisorRodríguez Pinzón, Heivar Yesidspa
dc.contributor.advisorBermudez Rubio, Dagobertospa
dc.contributor.authorMora Adan, Paula Andreaspa
dc.contributor.corporatenameUniversidad Santo Tomás
dc.contributor.cvlachttp://scienti.colciencias.gov.co:8081/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0001256491spa
dc.contributor.cvlachttp://scienti.colciencias.gov.co:8081/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0000014678spa
dc.contributor.googlescholarhttps://scholar.google.es/citations?user=9gC738EAAAAJ&hl=esspa
dc.contributor.googlescholarhttps://scholar.google.es/citations?user=QB0Yba8AAAAJ&hl=esspa
dc.contributor.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-9553-0455spa
dc.coverage.campusCRAI-USTA Bogotáspa
dc.date.accessioned2021-01-28T16:15:30Zspa
dc.date.available2021-01-28T16:15:30Zspa
dc.date.issued2020-01-21spa
dc.descriptionEn el presente trabajo, se determina que modelo estadístico es mejor para el pronóstico de los rendimientos de las acciones financieras Colombianas (Ecopetrol S.A (ECO), Grupo Nutresa S.A (NCH) y Banco Davivienda Pf (DVI_p)), comprendido en un periodo entre el 02 de agosto de 2019 y el 31 de julio de 2020. Se comparan modelos aplicados a series con un modelo Autorregresivo Integrado de Media Móvil (ARIMA), unido de un modelo de Autocorrelación Condicional Heterocedástica (ARCH), un modelo Autorregresivo Generalizado Condicional Heterocedastico (GARCH), y un modelo Exponencial Generalizado Autoregresivo Condicionalmente Heterocedastico (EGARCH), frente a un modelo dinámico polinomial de primer orden. Los datos se obtuvieron del portal financiero Grupo Aval, trabajando con 242 datos. Como resultado se obtuvo que los modelos clásicos (GARH, EGARCH) pronosticaron mejor que el modelo polinomial de primer orden, para las tres acciones mencionadas en el periodo de tiempo establecido.spa
dc.description.abstractIn this work, it is determined that statistical model is best for forecasting the yields of Colombian financial shares(Ecopetrol S.A (ECO), Grupo Nutresa S.A (NCH) and Banco Davivienda Pf (DVI_p), Models applied to series are compared with an Integrated Self-Regresive Moving Average model (ARIMA), joined from a model of (ARCH), a Heterocedastic Conditional Generalized Self-Regresive Model (GARCH), and a Conditionally Heterocedastic Self-Regulating Generalized Exponential Model (EGARCH), versus a first-order polynomial dynamic model. The data was obtained from the financial portal Grupo Aval, working with 242 data. As a result it was obtained that the classic models (GARH, EGARCH) predicted better than the first-order polynomial model, for the three shares mentioned in the set time period.spa
dc.description.degreelevelPregradospa
dc.description.degreenameProfesional en estadísticaspa
dc.description.domainhttp://unidadinvestigacion.usta.edu.cospa
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.identifier.citationMora Adán, P. A. (2020). Comparación de modelos clásicos en series de tiempo y modelos bayesianos para pronosticar tres acciones colombianas en el último año. [Tesis de pregrado, Universidad Santo Tomás Colombia]. Repositorio Institucionalspa
dc.identifier.instnameinstname:Universidad Santo Tomásspa
dc.identifier.reponamereponame:Repositorio Institucional Universidad Santo Tomásspa
dc.identifier.repourlrepourl:https://repository.usta.edu.cospa
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11634/31657
dc.language.isospaspa
dc.publisherUniversidad Santo Tomásspa
dc.publisher.facultyFacultad de Estadísticaspa
dc.publisher.programPregrado Estadísticaspa
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dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia*
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.localAbierto (Texto Completo)spa
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/*
dc.subject.keywordClassic time series modelsspa
dc.subject.keywordBayesian time series modelsspa
dc.subject.keywordForecastspa
dc.subject.keywordStocksspa
dc.subject.keywordYieldsspa
dc.subject.keywordBayesian analysisspa
dc.subject.keywordEconometric methodsspa
dc.subject.keywordFirst order polynomial model
dc.subject.lembRiesgo (Finanzas) -- Métodos estadísticos -- Casos -- Colombia -- 2019-2020spa
dc.subject.lembFinanzas -- Estadísticas -- Casos -- Colombia -- 2019-2020spa
dc.subject.lembAnálisis Bayesiano -- Casos -- Colombia -- 2019-2020spa
dc.subject.lembMétodos econométricos -- Casos -- Colombia -- 2019-2020spa
dc.subject.proposalModelos de series de tiempo clásicosspa
dc.subject.proposalModelos de series de tiempo bayesianospa
dc.subject.proposalPronósticospa
dc.subject.proposalAccionesspa
dc.subject.proposalRendimientosspa
dc.subject.proposalModelo Arima-Arch
dc.subject.proposalModelo Arima-Garch
dc.subject.proposalModelo Arima-Egarch
dc.titleComparación de modelos clásicos en series de tiempo y modelos bayesianos para pronosticar tres acciones colombianas en el último añospa
dc.typebachelor thesis
dc.type.categoryFormación de Recurso Humano para la Ctel: Trabajo de grado de Pregradospa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
dc.type.driveinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.type.localTesis de pregradospa
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersion

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