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Título Modelado del precio del oro: Aplicación de modelos clásico de series de tiempo Vs. redes neuronales artificiales [recurso electrónico]Tesis o Trabajo de grado / CD-ROM - Tesis o Trabajo de grado
Parte de Tesis. Univalle. Facultad de Ciencias Sociales y Económicas. Economía [recurso electrónico]
Autor(es) Guerrero González, Leidy Samara (Autor)
Méndez Sayago, Jhon Alexander (Director de Tesis o Trabajo de Grado)
Publicación Colombia : Universidad del Valle, 2011
Descripción Física 1 CD-ROM: archivo PDF
Idioma Español;
Clasificación(es) 338.27
Materia(s) Oro; Modelos lineales; Series de tiempo; Redes neuronales artificiales;
Nota(s) Tesis (Economista). Universidad del Valle. Facultad de Ciencias Sociales y Económicas
Resumen:El objetivo de este trabajo de investigación es analizar el ajuste y nivel de predicción que presentan diferentes modelos lineales y no lineales sobre el precio del oro cotizado en la bolsa de Nueva York. Serán empleados los modelos lineales de Caminata Aleatoria y diversas especificaciones ARIMA de la metodología Box-Jenkins (1970) y modelos no lineales Perceptrón Multicapa de Redes Neuronales Artificiales. Los datos empleados son tomados de la página web www.kitco.com en enero de 2010, para el periodo que transcurre del 2 de enero del 2002 al 29 de diciembre del 2005. Como principal resultado se encontró que el modelo Perceptrón Multicapa presenta mejores medidas de evaluación Error Absoluto Medio (MAE) y Raíz del Error Cuadrático Medio (RMSE), pero la especificación ARIMA(4,1,4) presenta una mayor cantidad de aciertos al modelar la tendencia.
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