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
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 e...
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| Autores principales: | , |
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| Formato: | Artículo publishedVersion |
| Publicado: |
2015
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://bibliotecadigital.econ.uba.ar/econ/collection/rimf/document/rimf_v4_n2_01 https://repositoriouba.sisbi.uba.ar/gsdl/cgi-bin/library.cgi?a=d&c=modelfin&d=rimf_v4_n2_01_oai |
| Aporte de: |
| Sumario: | 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. |
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