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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

Dip, Juan Antonio
Romero, Patricia Isabel

(2015-12)

Resumen:

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.

Registro:
TítuloUna comparación de redes neuronales y modelos Arch-Garch para predecir variaciones en el precio de acciones. Aplicación a un caso de acciones de telefonía
AutorDip, Juan Antonio
Romero, Patricia Isabel
FuenteRev. investig. modelos financ. Vol. 04, Nro. 02 (2015), p. 01-29
Tipo de documentoArtículo de Revista
Título abreviadoRev. investig. modelos financ.
Fecha2015-12
DescriptoresCAMBIO CLIMATICO; SOJA; VALUACIONES
Editor InstitucionalUniversidad 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 ,
ISSNi2250-6861
Formatotext file - pdf(1,28 Mb)
Derechos de accesoEsta obra puede ser leída, grabada y utilizada con fines de estudio, investigación y docencia. Es necesario el reconocimiento de autoría mediante la cita correspondiente.
Cita: Dip, Juan Antonio; Romero, Patricia Isabel. (2015-12) 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.  Rev. investig. modelos financ. Vol. 04, Nro. 02 (2015), p. 01-29
http://bibliotecadigital.econ.uba.ar/download/rimf/rimf_v4_n2_01.pdf
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