Una Aplicación de Redes Neuronales Artificiales para el Pronóstico de los Rendimientos de la Serie de Ecopetrol
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Fecha
2021-01-20
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gruplac
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Universidad Santo Tomás
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Resumen
Este trabajo propone un modelo basado en redes neuronales recurrentes (RNN) para pronosticar el rendimiento la acción de Ecopetrol, la cual es una de las acciones más tranzadas en el país. Se estudian varias configuraciones de RNN, incluyendo como variables de entrada la tasa representativa de mercado (TRM), euro (EUR), precio de cierre de la respectiva acción a estimar y los precios del petróleo (Brent y WTI). Una parte de los datos es tomada como entrenamiento y la restante para la predicción, finalmente para contrastar los resultados obtenidos, se ajusta un modelo EGARCH.
Abstract
This work proposes a model based on recurrent neural networks (RNN) to forecast the performance of Ecopetrol, which is one of the most successful actions in the country. Various configurations of RNN are studied, including as input variables the representative market rate (TRM), euro (EUR), closing price of the respective share to estimate and oil prices (Brent and WTI). A part of the data is taken as training and the rest for prediction, finally to contrast the obtained results, an EGARCH model is fitted
Idioma
spa
Palabras clave
Citación
Garcia Ríos, D. A. (2020). Una Aplicación de Redes Neuronales Artificiales para el Pronóstico de los Rendimientos de la Serie de Ecopetrol. [Trabajo de Grado, Universidad Santo Tomás]. Repositorio Institucional.
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