Romero, Gil RobertMoreno López, Edna CarolinaGarcia Rios, Duvan Alejandro2021-02-022021-02-022021-01-20Garcia 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.http://hdl.handle.net/11634/31765Este 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.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 fittedapplication/pdfspaAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombiahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/bachelor thesisArtificial neural networksYieldsEGARCHConditional volatilityNeural Networks (Computer Science)GARCH modelsFinancial instrumentsRedes neurales (Informática) -- Casos -- ColombiaModelos GARCH -- Casos -- ColombiaInstrumentos financieros -- Casos -- ColombiaEstadísticoAbierto (Texto Completo)info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Redes neuronales artificialesRendimientosEGARCHVolatilidad condicionalreponame:Repositorio Institucional Universidad Santo Tomásinstname:Universidad Santo Tomásrepourl:https://repository.usta.edu.co